多无人机协同是现代无人机应用的主要呈现形式,涉及多方面的关键技术研究。本文以甲乙双方多无人机对抗为背景,研究其中涉及到的多无人机智能决策、轨迹规划及跟踪控制、虚拟仿真等关键技术。主要内容有:（1）多无人机智能决策方法研究,主要包括意图识别、威胁评估和任务分配。针对不确定信息下的意图识别问题,采用逻辑回归、决策树、神经网络三种机器学习方法实现了对乙方攻击行为的准确预测;针对多因素影响和不确定信息条件下的威胁评估问题,设计了威胁评估指标体系,基于改进D-S证据理论评估乙方单机综合威胁和甲方单机综合能力,解决了多源证据冲突问题,降低了威胁评估的不确定性;在上述研究基础上,设计了甲方多机任务分配代价矩阵,基于匈牙利算法实现了甲方对抗目标任务分配。（2）多无人机轨迹规划及跟踪控制方法研究。以四旋翼无人机为研究对象,针对多无人机轨迹规划问题,基于并行分配和轨迹规划（Concurrent Assignment and Planning of Trajectories,CAPT）算法和轨迹平滑方法为每架无人机规划最优安全轨迹;针对综合干扰影响下的单机轨迹跟踪问题,提出了一种有限时间多变量积分滑模控制算法,结合姿态解算方法实现单机轨迹跟踪控制,利用Lyapunov理论证明算法稳定性,Matlab环境下的仿真实验也证明了综合干扰影响下该轨迹跟踪控制方法的有效性。（3）虚拟仿真平台设计与开发。针对模型仿真和算法验证需求,提出了基于Gazebo软件和ROS系统的虚拟仿真平台搭建方案,主要包括Gazebo软件中仿真环境和仿真模型搭建、ROS系统中算法模块化实现、不同模块之间的通信网络架构设计等。（4）算法仿真和平台验证。基于甲乙双方无人机数据证明了提出的意图识别方法对于乙方攻击行为的预测准确性和提出的改进D-S证据理论方法进行威胁评估的有效性;基于搭建的虚拟仿真平台对简单甲方多无人机协同打击乙方多无人机目标场景进行三维可视化演示,验证了轨迹规划及跟踪控制方法的有效性和平台功能的可靠性。