随着近年来人工智能,嵌入式系统等科学技术的迅速发展,无人机技术处于快速发展的重要时期,在全球范围内无人机的研究与应用方兴未艾,对无人机系统的智能化、系统化、模块化都提出了更高的要求。无人机航迹规划问题实质上是一类多约束组合优化问题,这类问题的难点在于数学模型建立困难且精度不高,涉及约束条件较多,优化算法的性能难以平衡,导致规划出的航迹质量较低,无人机可跟随性较差。因此,本文将无人机航迹规划问题分为航迹模型、代价函数、优化算法三个方面分别进行深入研究,主要研究内容和成果如下:首先,本文研究了航迹生成方法对无人机航迹规划结果的影响。在对无人机飞行环境中的地形区域和威胁区域建立三维数字地图模型之后,基于二维平面内的等步长航迹生成方法,本文提出了一种三维自适应步长航迹生成方法。该方法可以针对不同的飞行环境自动生成不同的航迹间隔点取值方案,为间隔点数量及位置的确定提供了理论基础。经过MATLAB软件仿真对比验证,该航迹生成方法具有较高的环境适应度,规划航迹的平滑度较高,更加接近理想航迹,能够提高航迹规划效率。其次,本文研究了航迹规划中的各类约束条件及其代价函数形式。针对由于各约束条件不统一而导致的数值计算误差现象,本文将理想航迹参数和惩罚算子引入到现有航迹规划代价函数中,对各类约束条件分别设计了归一化形式的代价函数,并简化了最终的航迹代价函数模型。不仅可以避免数值计算误差,还可以减少权重参数调节过程,在减少规划算法计算负担的同时保障无人机的安全飞行。最后,本文研究了鲸鱼优化算法的基本理论,通过仿真实验验证了鲸鱼优化算法解决无人机航迹规划问题的可行性。并针对鲸鱼优化算法自身存在的缺陷,结合混沌理论、反向学习算法、levy随机游走过程和自适应反馈概率参数对鲸鱼优化算法进行改进,提出了改进鲸鱼优化算法,经过MATLAB软件仿真实验对比分析,验证了改进后的鲸鱼优化算法在解决无人机航迹规划问题上的优越性。