随着自动化技术的发展,现代航空技术渐渐向着无人化、智能化的方向发展,客观推动了无人机的发展。在无人机的实际应用中,任务规划是非常重要的内容,而航迹规划作为无人机任务规划的关键技术,一直是无人机领域的研究热点。无人机航迹规划是指为无人机从起点到终点规划出一条能够躲避空间威胁(动态威胁、静态威胁)的最优飞行路径。本文从三个方面展开无人机航迹规划的研究。首先,利用OpenGL强大的三维渲染功能实现无人机飞行的三维空间的模拟;其次,根据无人机飞行航迹规划的特点,将无人机飞行航迹规划分为无人机静态航迹规划和无人机动态航迹规划。无人机静态航迹规划是指在已知无人机飞行环境威胁的情况下,规划出一条从起点到终点的能够躲避空间静态威胁的最优(航迹最短、性能损耗最少等)航迹;本文中无人机动态航迹规划是指在已经得到无人机静态航迹的前提下,面对突发的威胁状况(动态威胁),实时地对静态航迹进行重规划,以获得一条可以躲避动态威胁的新路径。本文采用数字高程模型中的规则网格模型来作为无人机飞行模拟空间的地形表示方式。该模型对于不同的地形都采用相同的网格单元来表示,具有数据结构简单,便于计算机进行处理的优势。本文基于改进遗传算法进行无人机的静态航迹规划,在对遗传算法的改进上,本文提出一种基于二分法思想的种群初始化方法,对遗传算法中交叉操作算法进行改进,使其避免出现遗传退化的现象,对遗传算法中变异算子进行改进,避免算法早熟。本文的动态航迹规划策略为在无人机飞行行过程中,如无人机探测范围内出现动态威胁影响静态预规化的路径,则以无人机当前位置为起点,目标点为终点,重新规划路线,无人机参考新路线飞行。本文的动态航迹规划算法是基于A*算法设计的,在代价函数的设计上进行了改进,使其更加符合无人机飞行的物理规律。本文为了更加灵活地进行无人机航迹规划的仿真,采用C++编程,基于Qt设计了一款无人机航迹规划仿真软件,此软件包括地形环境初始化、空间威胁设置、算法初始化、三维航迹展示等功能。