随着电子商务业务量的迅速增长,城市物流“最后一公里”配送面临的压力越来越大,因无人机具有灵活性强、速度快、成本低的特点,无人机物流应运而生。可以预见,未来将会有大量物流无人机在城市空域运行,研究城市区域物流无人机路径规划方法具有重要的现实意义。基于国内外研究现状,本文首先研究了路径规划基本理论和方法,归纳了常用的环境建模方法和路径规划求解算法,并从“人-机-环-管”四方面分析物流无人机路径规划影响要素,为全文研究奠定基础。然后,基于影响要素分析,考虑不同无人机性能差异、任务要求等约束,构建了节省经济成本、减少延迟惩罚和降低安全风险的城市区域无人机任务分配模型,设计了改进量子粒子群算法:通过均匀化级联Logistic映射以进行种群初始化,采用基于高斯分布的粒子扰动以增加粒子变异概率,引入自适应调节惯性权重优化搜索速率。仿真实验结果表明该模型和算法能够有效实现多目标优化,获取最佳任务分配方案,且不易陷入局部最优解。最后,基于任务分配方案,考虑无人机飞行性能及环境特点,构建了以飞行航程、高度变化及路径危险度最小为目标函数的多约束路径规划模型,设计了改进A*算法:通过欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数,引入双向搜索策略加快搜索效率,并采用B样条法对初始路径进行平滑处理。采用真实地理信息数据,开发了基于C#语言的物流无人机路径规划仿真系统。通过仿真实验结果表明:本文模型和算法所规划的路径航程短,高度变化少,飞行路径安全稳定;本文路径规划方法贴近物流无人机城市空域飞行实际,具有合理性和有效性。