随着现代化战争的不断变革,当前的作战样式不断改进,战场环境日趋透明化,夺取信息的主动权是决胜战争关键因素。无人车执行巡逻任务在战场侦察和情报获取等方面具有广泛的应用。如何将指挥员的指令传达给无人车,如何预置巡逻场站位置以及规划巡逻路径是执行巡逻任务的关键步骤。本文以无人车执行巡逻任务为背景,以博弈和规划理论知识为基础,围绕巡逻过程中的三个阶段进行分析,从指挥员指令下达,到预置选址与嵌套路径规划问题出发,求解巡逻过程中的关键要素。基于对执行巡逻任务的分析,本文主要进行以下几方面的工作:（1）分析了指挥员的巡逻指令,提出使用联合作战管理语言对任务指令建模,实现了对巡逻指令的智能任务理解:针对无人车执行巡逻任务的研究背景,采用联合作战管理语言（C-BML）对无人车巡逻指令建模,实现将指挥员下达指令正确地传达给无人车,无人车完成对指令的智能任务理解;（2）针对巡逻过程的预置选址问题,构建网络拦截博弈模型,确定了巡逻场站位置以及用于拦截的主要巡逻路段:针对意图识别设计方法研究,构建网络拦截博弈模型,假设敌方选择最优的攻击节点与进攻路线时,实现对执行巡逻任务前的无人车场站预置位置以及用于拦截敌方进攻的主要巡逻路段的选择;（3）针对协同巡逻的嵌套路径规划问题,提出了无人车-无人机协同巡逻方法,构建嵌套路径规划模型,并设计了六种算子,提升求解速率:根据已知巡逻点的空间位置,得到无人车-无人机执行巡逻侦察任务构建嵌套路径规划方案,采用启发式算法进行求解,并设计了路线内交换算子、路线间交换算子、路线内重定位算子、路线内群交换算子、路线内群重定位算子以及逆序路线算子等六种算子,将求解速率基本提升了10%以上。