船舶路径规划算法研究进展：智能导航与碰撞规避的技术革新

这篇综述系统梳理了2015-2024年船舶路径规划算法（包括数值优化、图搜索、采样法、AI驱动及混合算法），重点探讨了人工智能（AI）与混合算法在动态海事环境中的突破性应用，揭示了COLREGs（国际海上避碰规则）合规性、实时避障等关键技术挑战，为无人船（USV）和智能航运发展提供了理论框架。

　　

Highlight亮点

船舶路径规划正经历从传统方法向AI驱动的范式转变！本研究发现，混合算法（Hybrid Algorithms）和人工智能（如深度学习DL、强化学习RL）已成为解决复杂海事导航的"黄金组合"，尤其在实时避障和规则合规性方面表现抢眼。

COLREGs Compliance Analysis 避碰规则合规性分析

当算法遇上海事法规会擦出怎样的火花？研究显示，传统人工势场法（APF）和速度障碍法（VO）通过静态排斥力实现基础避碰，而新兴的深度强化学习（DRL）能像"老船长"一样动态解读COLREGs规则——例如在交叉相遇局面中自动选择右转策略（Rule 14），这让算法决策更具人性化智慧！

Discussion 讨论

船舶路径规划已从单纯的"寻路游戏"升级为多目标优化系统：既要像特工般实时感知动态障碍物（Dynamic Obstacles），又要像会计师般精打细算燃油消耗，还得当个"海事律师"确保每一步都符合COLREGs。未来战场将是数字孪生（Digital Twin）和6G通信的天下，让船舶在虚实交织的海洋中智慧航行！

Conclusion 结论

这项覆盖190篇文献的综述揭示：传统算法（如A*）仍是静态环境的"常胜将军"，但面对复杂场景，AI算法（特别是融合知识图谱的混合系统）正成为"全能选手"。不过要注意——当前算法在极端天气下的表现仍像"新手水手"，这是下一代研究亟待攻克的"风暴角"。