无人机因其经济性好、机动性能优越、可代替有人机执行各种危险复杂任务等特性,逐渐成为一种新兴的空中平台,在国民经济建设和现代作战中发挥了重要作用。随着无人机应用范围的扩大,无人机自主飞行和任务规划能力逐渐成为研究重点,而航迹的优劣是任务能否顺利完成的关键。本文主要针对无人机在二维三维平面的航迹规划问题展开研究,以解决无人机航迹规划问题为目的,提出有效的航迹规划算法,并进行航迹优化。全文主要研究内容如下:以蚁群算法为基本的航迹规划算法,对蚁群算法进行详细的描述,分析了蚁群算法的优缺点以及适用范围。针对蚁群算法搜索时间长,易陷入局部最优的问题,提出了一种自适应多态蚁群算法。在多态蚁群算法的基础上,引入自适应并行规则和伪随机规则,搜索蚂蚁根据伪随机规则进行状态转移,采用自适应并行策略确定状态转移函数的最优组合。具体为:自适应的更新信息素,自适应更新下一节点转移概率。通过引入并行规则实现全局和局部搜索,减少搜索时间,全局规划能力强。针对考虑高度影响的复杂三维环境,提出了采用人工势场法和蚁群算法融合算法。人工势场法局部规划效果好,蚁群算法全局规划效果好,融合算法实现了两种算法的优势互补,充分发挥融合算法优点且适用性更强。针对人工势场法局部极小值和目标不可达的问题,改进了斥力势场中的斥力函数解决目标不可达的问题并引入了极限力解决局部极小值的问题。完成了改进人工势场法和自适应多态蚁群算法的融合。具体为:将改进人工势场法合力引入蚁群算法的启发函数中,利用势场力引导蚁群算法来提高初期寻优效果;加入限制因子,限制后期人工势场法对于蚁群的引导作用,避免了因局部规划效果强,陷入局部最优的问题。采用栅格法对二维平面进行数字化处理构建了二维规划平面;采用二维三次卷积插值对三维环境模型进行处理构建了三维规划空间,使三维模型更符合实际飞行环境,提高了航迹规划的精度。完成了改进自适应蚁群算法在二维平面中的仿真分析。仿真结果充分的验证了改进算法的有效性。实现了人工势场-蚁群融合算法在复杂三维空间中的航迹规划,证明了融合算法的适用性比单一算法更强,精度更高。采用三次均匀B样条对复杂三维空间规划的初始航迹进行优化,优化后的航迹平滑,综合代价低,实际可飞性强,精度更高,满足无人机的机动性能约束。