近年来,快递数量屡创新高,快递服务行业得到迅猛的发展,快递的分拣、运输、配送是快递服务行业的三个重要环节。目前,分拣可以利用机器人实现自动化,运输通过汽车、火车、高铁甚至飞机也有了大量的实践积累。然而,被称为“最后一公里问题”的快递配送因为需要投入巨大的人力物力,迟迟没有得到很好的解决,成为行业关注的热点。在人口低密度地区,如乡镇尤其是偏远山村,配送需要投入大量的人力物力,导致出现成本偏高、配送延迟、取件麻烦等问题。近年来,无人机被广泛应用于快递配送,能够降低成本并提高效率,但还需要根据自身约束条件进行提前规划,充分发挥其运载能力和续航能力。本文研究无人机快递配送中的任务规划和路径规划问题:首先通过任务规划得到无人机的快递配送顺序,决定其大致飞行方向;然后进行路径规划避开飞行路线上的威胁区域,获取最终的无人机飞行轨迹。在无人机快递配送任务规划中,首先建立无人机末端物流任务规划模型,加入飞行距离与载重等约束,将任务规划抽象为类旅行商问题;然后提出基于混沌优化的改进蚁群算法,使用混沌映射初始化蚁群状态,采用新的状态转移策略和信息素更新规则;最后进行对比实验,结果表明该算法能够快速收敛,获得较短距离的任务序列。在无人机快递配送路径规划中,首先将无人机飞行环境栅格化处理,并对无人机最小步长和转弯半径约束进行建模分析;然后提出了基于B样条曲线的双向稀疏A*搜索算法,从起点和终点同时进行路径搜索规避飞行路线上的威胁区域,融入B样条曲线平滑处理规划路径;最后进行对比实验,结果表明该算法能够快速规避威胁区域,找到距离较短的平滑飞行路径。