随着港口和航道的通航密度迅速增加,船舶呈现大型化、专业化、高速化的发展趋势,海上交通环境越发的复杂。同时由于人民需求的增加和沿海城市经济的快速发展,海上与沿海区域的开发利用越来越频繁(如跨海大桥、海底隧道、海上钻井平台、各类水工设施等)这就对船舶的安全通行产生了一定的影响。为了提高船舶在施工水域通行的安全性,对通行船舶进行智能诱导,使船舶安全地避开施工区域上的障碍物通行则显得尤为重要。路径规划作为船舶智能诱导系统的重要组成部分,因此本文以船舶施工水域静态环境建模、路径规划为主要研究内容,继而展开了与路径规划相关的算法改进工作。本文的研究内容有以下三个方面:(1)在分析比较多种路径规划方法后,选择Maklink环境建模作为本文的主要方法,结合国内外的相关研究,在Maklink建模的基础上运用多种智能算法进行求解,如蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、布谷鸟算法、模拟退火算法等十种启发式智能算法,并建立了多个衡量算法性能的指标对它们进行比较,并且对布谷鸟算法提出了改进,最终在仿真平台上进行了仿真实验,验证了改进后的布谷鸟算法有更好的表现结果。(2)为了符合实际需求,提高规划航线的安全性,提出了船舶通行度和航线危险度的概念,然后在Maklink图的基础上提出一种新的基于Dijkstra算法并且考虑安全性的改进遗传算法。该方法是在Maklink图构建环境模型利用Dijkstra算法规划可行的路径,接着应用改进的遗传算法优化路径,通过航线危险度评价其安全性,使其满足距离与安全性的约束,最终提高航线的安全性。该方法所规划出的路线节点较少不够平滑,仅适用于对于精度要求不高的粗规划。(3)进一步的在前面的研究基础上,将Maklink方法与人工势场法结合,提高了施工水域船舶通行的安全性的同时,可以解决传统人工势场法易陷入局部极小值陷阱、无法到达终点等问题。规划出的最终路径节点多并且更为平滑,但需要更多的计算时间,适用于考虑船舶转向角且精度要求高的全局路径规划问题。本文的研究工作均在仿真平台上进行了实验与验证,证明了算法的有效性与可行性,对施工水域船舶路径规划技术提出了理论研究与实验参考。