多旋翼无人机因为可悬停和灵活机动的性能,商用市场增长迅速,在物流配送、服务巡检和突发响应等应用领域将引领未来城市创新。在系统硬件性能提升有限的背景下,轨迹规划成为影响无人机任务执行和效率提升的关键因素。无人机轨迹规划问题具有复杂性、动态性特征,未来复杂城市空间环境对轨迹规划提出了更高要求,传统方法的求解效率已不能满足需求。本文提出基于控制网络的高效轨迹规划方法,克服传统方法在求解效率上的不足,同时提出了考虑冲突避让的多无人机协同轨迹规划方法,优化多无人机运营策略。论文的主要研究内容和研究成果表现在以下方面:（1）基于无人机动力学模型的控制网络建模方法:考虑轨迹规划的求解复杂度,本文提出降维方法,基于无人机动力学模型和三维城市地图构建离散化网络,并通过扩展控制网络表达无人机在控制点处的多种飞行状态和策略,合理地大幅降低了可行解集合。（2）基于控制网络的两阶段轨迹规划方法:基于扩展控制网络,本文通过时间最短路径构建飞行通道。在充分考虑空间避障的安全飞行通道中进行三维路径平滑,并通过轨迹跟随的迭代算法求解时间最短路径的飞行轨迹,将轨迹规划求解时间缩短至秒级。（3）考虑冲突避让的多无人机协同轨迹规划方法:基于控制网络和两阶段轨迹规划方法,本文在多旅行商问题的基础上对多无人机协同轨迹规划问题建立双层启发式优化算法,其中上层是对多无人机任务分配和执行顺序进行优化,下层是通过混合整数线性规划对多无人机的任务等待时间分配,从而构建无冲突的多无人机系统运营优化策略。本文围绕单无人机、多无人机协同的轨迹规划问题,在虚拟城市和重庆渝中半岛的复杂城市空间环境中进行了数值仿真实验和敏感性分析。在单无人机的仿真实验中,本文提出的控制网络的方法可以在小于1秒的求解时间内给出较已有启发式方法减少1.61%-12.66%飞行时间的近似最优轨迹。在多无人机的仿真实验中,本文提出双层混合算法可以通过控制等待时间,在冲突避让的基础上构建多无人机的协同轨迹规划和部署优化策略,为未来城市多无人机自动化应用提供底层算法、部署策略支撑。平行于方法模型,本文进行了试验系统开发和初步可行性测试,并将在未来应用中完成验证。