随着航空科学技术的快速发展,无人机在区域勘察、灾后救援等任务中都发挥了不可替代的作用。由于探测环境复杂、飞行约束多,单架无人机难以高效完成探测任务,而多无人机协同探测可以实现对信息、空间和时间宽覆盖,具有较高的鲁棒性。面向探测任务的多无人机任务规划涉及任务分配和航迹规划两方面问题,影响要素众多且相互耦合,需要针对应用场景具体分析。本文以异构多无人机在三维环境中执行民用领域相关探测任务为背景,对任务规划方法展开研究。首先,本文对多无人机协同探测应用场景进行分析,针对场景设计了分层求解任务规划方法。在不同探测阶段对三维环境进行横向和纵向分层栅格化处理。其次,在为非连续探测区域合理分配异构无人机种类和数量阶段,建立了以分配收益、预估探测时差和能量消耗为指标的多目标优化函数。为避免因指标权重或纲量等问题导致任务分配方案不合理,本文采用改进NSGA-Ⅱ算法作为任务分配算法,通过禁忌搜索策略来提高NSGA-Ⅱ算法的局部搜索能力,并针对探测场景设计了编码、交叉及变异操作。仿真结果表明改进NSGA-Ⅱ算法提高了Pareto解的质量,可以得到适用于不同探测任务需求的无人机分配方案。再次,在无人机探测区域内未知移动目标点的航迹规划阶段,设计了目标存在概率、环境信息确定度和回访数字信息素三种信息的栅格模型,建立了以目标发现收益、环境搜索收益、目标回访收益及执行代价为指标的多目标优化函数。本文通过滚动优化方法实现无人机在线航迹规划,无人机实时运动信息通过改进鸽群优化算法获取。通过引入混沌思想初始化鸽群位置、在地磁算子阶段修改“惯性”权重并引入变异操作以及在地标算子阶段使用平均最佳位置代替中心位置的方式提高鸽群优化算法解的质量。仿真结果表明改进鸽群优化算法可以实现对目标点的快速探测及定时对目标点的回访。最后,搭建了四旋翼无人机集群飞行实验平台,平台包括四旋翼无人机控制系统、地面站控制系统、无线通讯系统、无人机定位系统和任务规划系统。在Gazebo平台进行了可视化仿真实验,并在搭建的实验平台上实现了4架无人机执行探测任务的飞行实验,完成了对分层求解任务规划方法的整体验证。