本文设计了一个完整的多无人机搜索策略辅助系统,将地图的环境信息、无人机平台与传感器信息、目标类型等作为先验信息输入到搜索策略辅助系统中,通过优化设计,获得一套较为完整合理的多无人机协同搜索的路径规划方案来实现辅助决策。针对多无人机协同搜索中的关键技术进行研究,研究内容分为两大模块:搜索区域处理模块和协同搜索策略模块。搜索区域处理模块主要功能是对搜索区域进行边界的处理,通过包络、划分、补全等合理的处理方式将任务搜索区域规整化,可以降低任务区域的搜索难度,提高协同搜索效率。首先通过Jarvis步进法或者紧致包络算法从热点图中来提取目标可能出现的边界图。再针对边界图的凹凸性选取相适应的处理算法,并通过仿真验证了处理算法的可行性与有效性。另外本文对搜索区域凹点处理算法进行了改进,提出了一种针对凹多边形的凹点处理改进算法,并通过仿真对处理结果进行了验证。协同搜索策略模块主要功能是针对不同的目标类型规划合适的搜索策略。本文考虑三种类型的目标:静态目标、静态时敏目标、运动目标。在从搜索区域处理模块中获得区域边界后,根据不同的目标类型特点规划合理的搜索策略:针对静态目标的协同扫描搜索策略,针对静态时敏目标的协同间隔循环搜索策略,针对运动目标的协同斜线搜索策略。并进一步通过仿真验证了搜索策略的有效性。针对静态时敏目标本文提出了一种新策略,即多无人机协同间隔循环搜索策略,并通过仿真与另外两种循环搜索策略进行了对比,验证了间隔循环搜索策略的有效性。通过将上述搜索区域处理模块和协同搜索策略模块相结合,形成了一个完整的多无人机搜索策略辅助系统,可以获得一套合理并且较为完整的多无人机协同搜索的路径规划方案。