无人机群编队广泛应用于许多领域,如地理勘探,军事侦察等。无人机群的分布式编队研究成果还不成熟,体现在实际应用中的现实约束众多,包括无人机之间碰撞避免,有限的通信距离,有限续航能力,机载小型电脑的有限计算能力等方面,导致设计的无人机群在分布式条件下的编队算法无法适应许多编队任务。针对现实中无人机群编队的众多约束和不同应用场景设计相应编队方案的实际需要,本文研究无人机的有限通信距离约束和无人机群编队过程的碰撞避免约束,在这两个约束下无人机群以尽可能小的代价完成对指定图案的编队。通过分析无人机群分布式编队,机器人编队,势能场模型和刚体模型四个领域,对无人机群分布式图案编队算法进行设计。具体研究内容如下:提出无人机群聚合分离匹配算法,解决无人机群的分布式图案编队问题。本文通过构造无人机群在通信上的完全连通集,使得每一台无人机可以通过多跳通信和深度优先遍历的方式获取无人机群中所有无人机的信息。无人机通过构造可旋转坐标轴和使用最佳匹配方法计算,用尽可能小的无人机群飞行代价,得到一个碰撞避免的分布式编队方案,完成无人机群构造目标图案的任务。通过仿真实验,对算法进行分析,验证了无人机群聚合分离匹配算法的正确性。通过和集中式算法进行对比实验,本文设计的算法在编队过程中总通信距离较小。通过和Direct算法、设计的对比算法进行对比实验,本文设计的算法编队的移动代价较小,验证了无人机群聚合分离匹配算法的有效性。通过扩展实验,本文设计的算法可以扩展到不规则图案的编队上。提出模拟刚体和势能场结合的的无人机群分布式图案编队算法,解决了有限通信距离和碰撞避免约束下的无人机群分布式图案编队问题。本文通过提出的模拟刚体概念,结合无人机可以实时获取自身坐标位置的特性,得到一个碰撞避免编队方案,完成无人机群构造目标图案的任务。针对势能场法的局部最优缺陷和在无人机有限通信距离约束下编队失败的缺陷,通过势能场法构造对应的模拟刚体的碰撞避免方案,消除了纯势能场法的有限通信距离的限制,也降低了无人机群编队成指定图案的编队代价。通过仿真实验,验证了算法的正确性,算法可以在分布式条件下弥补纯势能场法因为有限通信距离导致编队失败的缺陷。通过和纯势能场法的无人机群分布式编队算法、Direct算法进行对比实验,算法编队成指定图案的移动代价更小,验证了算法的有效性。