随着无人机相关技术的不断发展,无人机的应用日趋广泛,有人机和无人机协同作战模式将从理想走入现实。有人机和无人机优势互补,分工协作,可以将各自的效能发挥到最大。设计有效的有人机与无人机之间的交互控制接口系统,将为有人机/无人机协同任务的完成提供有力的保障。本论文针对有人机/无人机协同任务的背景,研究基于自然语言理解的相关方法,设计接口系统实现有人机对无人机的任务控制,主要工作如下:首先,在分析了现有无人机的任务类型、基于任务层的无人机控制的基本要求和有人机/无人机协同任务的特点基础上,建立面向自然语言接口的无人机任务控制模型,并设计了基于自然语言理解的无人机指令理解系统(NL-CUS)结构。针对现有语音识别引擎输出识别文本的文本碎片和音字转换错误等特点,研究了基于音字匹配的最大分词算法,在词汇层抑制部分识别错误。设计了基于领域的自然语言指令(NLC)文法和领域句法树结构,采用自底向上的句法分析技术和基于领域句法树的实例匹配计算,实现了对输入指令的理解,输出了指令中的任务相关参数。对自然语言理解模块和NL-CUS进行实验,衡量其可靠性,并提出改进设想。通过相关实验,验证了本文所设计的基于自然语言理解的无人机指令理解系统的有效性。针对指令词条在语音识别中产生的音节混淆现象,设计了词条间的音节混淆度函数,并改进了指令集,实验结果表明改进后的指令集识别理解率有所提高。为了将面向自然语言接口的无人机任务控制模型转化为无人机可执行任务序列,本文在研究基于神经网络的势场路径规划算法、基于移动视窗的路径规划策略的基础上,将两种算法有机结合,提出一种未知静态环境下无人机的路径规划算法。