随着无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)在海洋探测领域的广泛应用，路径规划成为核心技术之一。针对传统的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法在复杂海底环境中，容易陷入局部最优解，导致路径规划效率和精度不高问题，本文提出了一种基于海市蜃楼效应的三维UUV路径规划方法。该方法结合改进的PSO算法和海市蜃楼效应，通过模拟海市蜃楼现象的影响，增强粒子群的全局搜索能力，有效避免局部最优解的陷阱，进而提高路径规划的效率和精度。仿真结果表明：在复杂的海底环境中，尤其是在应对不规则地形和障碍物时，海市蜃楼算法相较于传统PSO算法具有更强的全局搜索能力、较高的收敛速度和更强的避障能力。