现代战争中战场环境和任务需求不断复杂化,很多时候单架无人机已无法满足作战任务要求,而多无人机编队在拓宽无人机作战范围和提高作战效能等方面具有特殊优势,逐渐成为未来无人机发展的关键技术之一。如何实现多无人机编队作战,发挥多无人机协同作战优势,是一个具有理论研究价值和广泛应用前景的挑战性课题。多无人机编队作为一个涉及多学科交叉的新研究领域,面临着众多技术难题,论文主要针对多无人机编队飞行涉及的编队路径规划、队形保持控制以及人在回路的编队重构和任务重分配等问题展开研究。主要研究工作及创新点如下:(1)采用虚拟结构编队策略建立了无人机编队飞行的数学模型。该模型考虑无人机速度约束、最大转弯角速率约束及最大爬升角约束条件,推导了编队整体运动路径的最大曲率和挠率约束,以保证编队整体规划路径的可飞行性。(2)针对多无人机编队集结的协同路径规划问题,采用曲率连续且具有有理特性的五次PH曲线路径方法,提出基于协同进化思想和标准粒子群算法的合作型协同粒子群优化算法,实现了各无人机间的同时到达和避免互碰的要求以及路径的可飞行性要求。分别在二维和三维飞行环境下仿真验证了算法的有效性。(3)对于无人机编队保持固定队形飞行时的整体参考路径规划问题,采用多段PH曲线路径相连的方法,提出一种基于Delaunay图法、Warshall-Floyd算法和多种群混合粒子群遗传算法的路径规划方法,实现了规划编队参考路径能够有效避开环境中的威胁体并且是可飞行最优路径的要求。分别在二维和三维飞行环境下仿真验证了方法的有效性。(4)针对编队大机动飞行时队形保持能力差的问题,基于李雅普诺夫直接法设计稳定的非线性队形保持器,并在此基础上采用非线性模型预测控制方法设计了含队形反馈的编队轨迹跟踪器,实现了将编队大机动时的队形误差控制在较小的范围内。仿真验证了方法的有效性。(5)针对无人机编队在三维动态环境下的自主队形保持及规避突发障碍物的问题,设计了一种分布式的非线性模型预测编队控制器,使得无人机编队能够有效避开动态环境中突发的静止和移动障碍物,同时实现无人机之间不发生碰撞,且规避完成后各无人机能够继续以原队形沿参考路径飞行。最后,在三维飞行环境下进行仿真实验验证了方法的有效性。(6)针对复杂战场环境下如何通过快速队形重构来保障无人机编队生存能力的问题,基于整数线性规划算法,提出了一种基于“人在回路”的无人机编队队形快速重构方法,实现了编队通过队形快速重构来有效应对各类突发态势情况。仿真验证了算法的有效性和实时性。(7)针对战场动态变化时的群集无人机多编队攻击多目标的任务重分配问题,采用Delaunay图法和改进的集体决策拍卖算法,研究了一种基于“人在回路”的多编队在线任务重分配方法,使得在战场动态变化时实现各编队对初始任务分配计划的快速调整。通过不同动态情况下的仿真实验验证了算法的有效性和实时性。