随着网络的快速发展和人工智能技术的不断成熟,许多智能机器人出现在生活中,无人机就是其中之一。无人机是由无线电遥控装置和独立程序操作的无人驾驶飞机,它由车载计算机完全或间歇地操作。与传统的飞机相比,无人机具有体积小,成本低,易于使用以及便携式摄像机或其他传感器等优点。无人机用于商业,农业和军事应用等行业的各种任务,包括环境监测,目标识别,边境巡逻以及搜救协助。然而,无人机也暴露了很多问题,最重要的问题是无人机的续航能力。由于无人机的负载能力有限,无法为无人机增加更多电池。如何保证在有效的时间内,无人机智能自主的完成自己的飞行任务。因此,无人机路径智能规划研究是一项特别重要的任务。现如今无人机路径智能规划方案已经有很多了。但这些方案仅局限于离线环境中,动态环境中的无人机路径规划技术少之又少。并且现有的方案使用无人机飞行的距离作为成本函数,来评判一条路径的效益。事实上,无人机路径的效益应该通过无人机的能耗来评价。针对上述两点,本文设计了一种基于进化算法的无人机路径规划方案和基于人工势场法的动态环境无人机路径规划方案。本文主要研究内容如下:(1)提出一种基于进化算法的无人机路径规划方案。在该方案中,首先设计了三个成本函数路径安全成本,长度成本和平滑成本。路径安全成本是用于确定路径是否可行,这样可以保证路径初始种群的多样性;路径的长度成本和平滑度成本直接影响无人机飞行能耗的成本,这两个成本直接作为方案中评估一条路径的适应度。然后,对传统的进化算法进行改进,本方案设计了几种进化操作:替换操作,长度操作,平滑操作,交叉操作和变异操作。通过这些操作来优化生成路径,最终找到一条最优的路径。最后通过和其他方案的对比验证了本方案是可行的。(2)提出一种基于人工势场法的动态环境无人机路径规划方案。在该方案中,为了无人机能够安全有效的在动态环境中安全飞行。首先,设计了一个动态障碍物的建模方案,分析动态障碍物可能与无人机的碰撞位置,将动态障碍物静态化,建立一个新的环境模型;其次,为了满足无人机在动态环境中能够实时的规划路径的需求,提出了一种基于人工势场法的无人机路径规划方案,方案分析现有的人工势场法存在的缺点,然后设计了几种改进方案,最终实时规划无人机的飞行路径。最后,通过仿真对比实验,验证了本方案的效果。