无人机(简称uav)在国家军事领域和民用领域上达到了普及,单无人机执行任务较为简单,有时更复杂和有难度的任务依赖于多无人机一起协同工作,多无人机形成编队可以扩大视野范围,增大侦察和搜索范围,所以编队飞行控制技术成为了学者们热衷研究的问题,本文的研究主要在多无人机的编队控制、航迹规划问题和避障问题上进行。首先,本文针对多无人机编队控制问题,提出使用领航跟随法(leader-follower)编队结构,对无人机编队结构进行了研究,使多无人机在二维平面呈三角形编队。leader-follower结构是由1架leader和多架follower组成,在编队中设置一架为领航者(leader),剩下的是follower都跟随leader运动,follower随着leader的位置变化去变化飞行的方向以及位置参数,leader用来指挥整个编队的运动方向,在编队中我们使用leader的参数信息求得follower的期待位置,其余follower也同样接受此信息使它们可以运动到整体编队期待的位置处,在仿真实验中,通过leader的位置信息和三角形编队结构可以求解出其余follower在编队中期望的位置以及飞行方向。其次,本文针对无人机的航迹规划问题,提出基于NSGA-Ⅱ的无人机航迹规划算法,为了越发切合实际应用场景飞行环境,在matlab中采取数字高程模型对飞行的地形环境仿真,建立三维地形模型。由于航迹规划受飞行隐蔽性、飞行路径长度、安全性等原因影响,使用NSGA-Ⅱ算法将航迹规划转化为多目标优化问题,实现了航迹规划在隐蔽性和路径长度以及安全性三个目标函数代价最小的基础上同时优化,与BA算法和DEBA这两种算法做对比实验,仿真对比实验结果表现出了相比于其他算法结果,三个指标都进行了共同进化,表现出了收敛速度快,飞行高度变化小的优点,且高度低保持了飞行的隐蔽性,表明了NSGA-Ⅱ算法在此问题上的优势。再次,本文针对多无人机编队避障问题,提出了改进的人工势场算法,可以为无人机提供敏感的避碰能力,由于经典的人工势场算法(简称APF)易于收敛到局部的极小点,使其产生目标不可达现象。针对这个问题,改进了经典APF算法的势场函数,在原始势场函数中,引入目标与无人机之间产生的相对距离。仿真实验分析验证,改进后的APF算法消除了编队飞行中的目标不可达问题。此外,针对无人机飞行过程中陷入势场陷阱而发生的抖动问题,本文提出了动态步长设计,动态步长调整方法既能适当改变无人机运动方向,又能在紧邻两步的合力方向产生明显变化时减小步长,使无人机可以平缓地避开抖动区域。最后,采用leader-follower结构结合改进人工势场法,对基于运动学约束和无人机动力学的简化编队飞行模型进行了避障实验。实验表明了本文提出的方法改善了多无人机编队的避障能力和无人机间避碰功能,仿真结果证明了本文提出的避障算法的有效性。