随着自动控制、人工智能、无人系统等技术的发展,无人机在现代战争中应用越来越广泛,无人机具有无人员伤亡风险、成本低、响应及时等优点,在战场侦察、信息收集、目标监控等军事领域发挥着越来越重要的作用。小型无人机还具有部署灵活、隐蔽性强的优点,可以对地面目标贴近侦察,收集更加精确详细的信息,受到各国军队的重点关注。但是由于小型无人机续航能力较小,限制了其执行广域侦察任务的能力。为了克服小型无人机续航能力的限制,本文提出一种新的小型无人机战场侦察应用模式。通过为我方作战装备,如装甲车辆、运输车辆等,加装小型无人机快速无线充电设备,使其成为小型无人机的临时充电平台。当作战过程中,这些装备因各自任务分散部署到战场上时,形成了一个可为小型无人机进行中继充电的临时充电网络。小型无人机在执行侦察任务过程中,当电量不足时,可以到附近具备充电能力的我方作战装备上进行快速充电,然后继续执行任务。针对小型无人机这一应用模式,对考虑中继充电的无人机侦察路径规划方法展开研究,主要完成以下几方面工作:第一,针对无人机路径规划中的中继充电问题特点,设计了一种新的充电平台插入策略。首先在不考虑无人机电池容量限制条件下,构造无人机访问侦察点的飞行路径。其次,利用一种充电平台插入策略来对这些路径进行充电平台的插入使之生成可行路径。对一条违反续航里程的不可行路径,进行充电平台的插入。在该策略中,需要进行充电平台插入位置的选择、充电平台的选择以及充电水平的确定。在访问充电平台时无人机不必将电池充满,可根据后续路径实际需要进行适当充电。且问题中每个侦察目标点具有特定的时间窗口,在充电平台插入之后,由于充电时间的增加,需要检查路径中所有目标点的时间窗约束是否仍然得到满足。对于违背时间窗的目标点进行移除并重新构造路径。充电平台插入策略可以修复不可行解,生成可行解,并使得可行解尽可能优。第二,研究了无线快充模式下多无人机侦察路径规划方法。无人机在侦察过程中,当电量不足时可飞往附近的充电平台进行无线快速充电。针对问题特点,引入充电平台选择、充电量优化、侦察点访问顺序等决策变量,建立了问题的非线性混合整数规划数学模型;针对模型解空间离散度大、范围广的特点,提出了一种改进的自适应大规模邻域搜索算法,分别设计了移除和插入搜索算子,其中移除算子包括路径移除和目标点移除两类算子,并通过算子选择概率的动态更新,提升算法搜索效率;在Solomon开源数据集的基础上,根据无人机自身特点设计了新的问题测算算例,通过与变邻域搜索进行对比实验,验证了自适应大规模邻域搜索算法的求解效率。同时,实验结果显示,引入中继充电,可以有效提高小型无人机执行广域侦察任务的能力。第三,研究了混合充电模式下的多无人机侦察路径规划方法。相比于单一的无线快充模式,该模式下无人机在充电平台既可以选择无线快速模式进行充电,也可以选择电池更换模式,即为无人机直接更换新的满电电池,提升了充电策略的灵活性。在单一无线快充模型的基础上,引入充电模式选择变量,建立了混合充电模式下的非线性混合整数规划模型;针对模型特点,设计了一种改进的蚁群算法,通过改进传统的概率选择模型以及增加局部搜索来提高算法搜索效率;最后通过实验验证了改进的蚁群算法的有效性,并分析了混合充电模式的优势。