基于协同机制的多无人机任务规划技术是实现无人机任务协同的关键,但复杂的任务场景给多无人机任务规划技术的研究带来网络拓扑可靠性、时间约束的异构类型的任务处理、任务的突发性、航行约束、多机协同的多目标分配、多航迹规划和在线重规划等多方面问题。本文旨在通过多约束条件下的多无人机编队协同控制机制研究,解决在最优化理论基础上路径规划及任务分配问题。主要研究成果如下:(1)在MATLAB环境下对集中式控制下的无人机编队飞行环境和障碍模型进行了搭建,并假设了无人机编队飞行任务。根据实际情况提出了无人机编队的运动过程中的约束和任务约束,并针对任务完成效果设置了评价函数。(2)建立了多体下的蚁群算法数学模型,明确了算法的路径选择方式和信息素更新方式。提出了传统蚁群算法中信息素更新方式的局限性,针对其局限性提出了改进方式,最后进行了对比仿真实验,验证了改进蚁群算法的优越性。随后建立了匈牙利算法的数学模型,对其进行了数学解算,成功的将匈牙利算法运用于无人机编队任务分配中,计算出了不同条件下的无人机编队最佳分配方案。(3)针对无人机编队任务分配进行了实验仿真与结果分析。首先进行了无人机编队任务分配可行性仿真实验,实验结果表明了本文所提算法的可行性;然后进行了无人机编队任务分配评价函数有效性仿真实验,实验结果表明,在不同的评价函数参数下,无人机编队有着不同的最优编队方式,验证了本文所提评价函数的有效性。(4)基于MATLAB的GUI功能开发出了用户独立的无人机编队任务分配仿真实验平台,能独立完成无人机编队任务分配算法仿真实验,满足不同仿真参数和任务条件下的无人机编队任务分配数学仿真评估。