随着科学的不断发展,军事技术的不断进步,无人化的军事设备已经逐渐被投入到现代战争中去。无人机作为廉价,灵活高效的军事装备越来越多地替代有人机执行军事任务。然而,仅使用单架无人机来完成既定的作战任务往往难以适应瞬息万变的战争形势。因此,在现代战争中常将大量不同种类,不同性能的无人机投放到战场上,它们或编队,或独自地完成各种指定的作战计划。无人机的自主协同控制这一研究领域也就应运而生,它旨在研究多架无人机在较少的人工干预下,共同完成某一目标,并且提升整个无人机群系统的作战效能。针对无人机群自主协同控制这一问题,本文主要研究了数学建模、任务分配算法、轨迹优化设计、航迹协调控制等,即以下四个方面的内容:第一,本文阐述了无人机自主协同控制的概念,并提出以分层递阶的思想,将这一问题分割成任务分配、路径规划、航迹协调、以及飞行控制等层次,分步处理,以降低求解的复杂程度;并且以多无人机执行侦察任务为例对其任务分配过程进行数学建模处理,确定了多目标优化的性能指标函数和必须满足的多种非线性约束条件等;第二,本文提出在无人机任务分配的过程中加入路径预先规划问题,采用A*算法求解出预规划航迹,使任务分配结果更加贴合无人机群的实际飞行路线及其对应的各种飞行任务;并且采用多目标粒子群算法求解出上述无人机任务分配问题的最优指派分布。数字仿真结果表明,该算法可有效地得到多无人机的任务执行的最优时空序列;第三,针队无人机的预规划航迹,本文提出两种航迹平滑算法,使预规划轨迹进一步满足无人机的各种性能约束,仿真结果表明这两种算法均能满足技术约束要求,使规划航迹可被跟踪飞行,并且设计制导控制律对规划轨迹进行跟踪仿真,仿真结果表明优化后的轨迹可以满足航迹的跟踪要求;第四,本文利用模型预测控制方法,解决了多无人机在实际飞行过程中的航迹碰撞问题。该方法采用分布式的信息处理架构,每架无人机仅优化、调整自身的飞行轨迹,从而降低了问题的复杂程度,仿真结果指出该算法使得无人机群的飞行轨迹能快速有效地进行在线调整。