智能化船舶作为一项利用人工智能代替人类驾驶船舶的技术,已然成为当今航运业发展的主要方向。为智能化船舶提供路径规划决策信息,找到一种能够为船舶提供安全、经济的最优路线的路径规划算法,一直以来都是智能化船舶研究工作中的重点方向。本文针对远洋船舶全局路径规划问题,提出一种以A*算法为基础的路径规划算法,对A*算法做出适应性改进,利用四叉树自适应分辨率栅格模型进行环境构建,并将船舶回转特性纳入节点评估中,最后对输出路径进行二次平滑处理,具体内容有:（1）利用四叉树结构为船舶路径规划问题进行环境构建。在四叉树图像分割技术的基础上,将灰度化的电子海图进行自适应分辨率图像分割,得到存有对象灰度、位置、尺寸及边缘的分辨率大小不同的栅格对象;根据四叉树树形结构关系以及栅格对象位置关系,构建栅格对象的节点邻域结构;在四叉树自适应分辨率栅格对象中建立成本模型,嵌入改进后的A*算法中,为船舶路径规划中节点搜索提供支持。（2）在传统的A*算法的基础上,为影响船舶航行安全的各因素建立评估函数,综合评估候选节点。不同灰度值的栅格对象对应不同的类型惩罚值;根据船舶回转特性限制,利用几何关系在算法中建立船舶可达区域,剔除候选节点中的不可达点;在代价函数中加入距离惩罚函数,用以控制路径节点与障碍物之间的安全距离;根据流场数据及路径节点与障碍物的距离计算流向流速惩罚函数,在进行节点搜索时将海流流向流速也作为其中的评估项。（3）采用三阶贝塞尔曲线对输出路径进行平滑处理。在改进A*算法输出路径的基础上,根据相邻路径段的长度、角度关系为每段路径寻找控制点,利用每段路径的端点及其控制点计算其对应的三阶贝塞尔曲线,最终输出曲率连续的平滑路径。研究结果表明,本文提出的基于A*算法的智能船舶全局路径规划方法能够在有效保证船舶航行安全的基础上,提高搜索效率,保证输出路径平滑、曲率连续,具有一定的参考价值和实际意义。