水面无人艇是一种新型船舶,具备出色的无人自主航行能力,是当今世界船舶领域的研发重点。路径规划算法是无人艇的核心技术,当前该技术的主要难题之一是无人艇在密集障碍物环境下的航行安全难以保证,碰撞事故频发,极大限制了无人艇的规模化应用。因此,本文选题研究无人艇在密集障碍物环境下的路径规划优化算法。船舶碰撞危险度模型是国际上通用的船舶避碰决策模型,该模型利用船舶的参数计算两船之间的碰撞危险度,再根据计算结果和海事规则制定避让策略,以此保证船舶在水域航行的安全性。本文以该模型为基础,设计了一种无人艇—障碍物碰撞危险度模型,用无人艇和密集障碍物模型替代两船模型,再通过危险度计算、分级处理得到新模型下无人艇的避障策略,最后将该策略融入具体的路径规划算法中,实现工程应用,从而提高无人艇在密集障碍物环境下航行的安全性,具体内容如下:首先,对密集障碍物区域进行建模处理。本文改变原有的单一障碍物建模模式,将密集障碍物区域作为整体建模,方便后续算法中的数学处理。实际操作中,将原有建模为规则圆或多边形的数个单体障碍物融合,按照一定规则重新建模为新的规则圆或多边形,后续再将其设置为算法的约束条件。其次,计算无人艇和密集障碍物的碰撞危险度。将无人艇的速度、密集区中障碍物的个数、平均距离等参数作为影响因子,进行碰撞危险度耦合计算。再将计算结果进行危险度分级处理,并制定对应避障策略:高等级危险立即停船、中等级危险调整航速航向、低等级危险保持警戒。再次,将制定的避障策略嵌入到不同的路径规划算法中进行工程化改进,包括遗传算法、人工势场法、A*算法这三种无人艇路径规划的典型算法,实现避障策略和路径规划算法的深度融合。最后,通过仿真实验和物理实验验证融入避障策略的遗传算法、人工势场法的避障效果。进一步地,改变算法参数和环境模型以探究算法的适应性和最优参数,为后续的深入研究提供理论支持。实验结果表明:改进算法使无人艇避开了高碰撞风险密集区域,提高了无人艇的航行安全性。