随着世界贸易总量的不断攀升，海洋运输在全球货物周转中扮演着越来越重要的角色，但是传统海洋运输业在货物运输的过程中也暴露出越来越多问题例如环境污染、航行事故频发、人工成本上涨等。通过对相关问题的分析可以发现大部分问题由人因因素造成，因此越来越多的研究聚焦于智能船舶的开发以取代传统船舶及其运营方式。同时，船载设备的智能化、大数据、信息技术等学科的高速发展为智能船舶的相关研究提供了技术支持与理论基础。
　　针对智能船舶的优势与传统船舶运营过程中出现的相关问题，采用风险因素识别与评估、运动模式和会遇局面建模与分析和仿真等方法，对智能船舶航行决策中的风险控制体系和避碰决策分别进行构建与分析，并对智能船舶的路径规划算法开展研究，实现了智能船舶风险控制体系与路径规划的可视化。主要研究工作如下：
　　(1)智能船舶风险控制体系的构建。在统计分析中国内河船舶航行事故报告的基础之上，结合文本挖掘法挖掘出内河船舶航行风险因素。结合挖掘出的风险因素挑选适用于智能船舶的航行风险因素变量并基于关联规则挖掘完成智能船舶航行风险因素评估，最后针对最重要的影响因素提出对应风险控制决策，实现智能船舶风险控制体系的构建。
　　(2)智能船舶避碰决策研究。在基于船舶领域的智能船舶运动模型建模与不同会遇局面、碰撞阶段识别的基础之上，构建了智能船舶在不同会遇局面与不同碰撞阶段运动模型，通过计算在不同会遇局面与不同碰撞阶段采取不同避碰措施的最小会遇时间与最小会遇距离，得出合适的不同局面不同阶段的避碰方案，最后通过仿真验证避碰决策的有效性与合理性。
　　(3)智能船舶路径规划算法研究。考虑对不同航行环境下的航行态势、船舶运动特性与操纵性能，对传统A*算法的搜索范围和转向模式进行优化使其更符合智能船舶的实际航行状态并且规划的路径更平滑。基于智能船舶“求新号”选取合适航段在电子海图上进行路径规划仿真以验证改进A*算法的有效性。其次通过各项助航设备数据的集成与处理将智能船舶的风险控制体系与路径规划形成一个完整的可视化系统。