开展小天体探测任务能够有效提升我国深空探测技术水平,推动行星科学的发展。小天体三维建模是深空探测的一个重要组成部分。小天体三维建模需要的图像数据数量大、分辨率高,一方面会使得探测器进行频繁的轨道机动来拍摄足够数量的图像,另一方面会使得探测器数据传输耗时增加。所以进行小天体三维建模的观测任务规划,在满足小天体三维建模图像数据需求的前提下,尽可能的节约探测器燃料资源与通信资源,是小天体三维建模的一项重要技术环节。小天体探测任务的过程是由远及近的,可以概括为“远距离观测-建模-低分辨率模型-近距离观测-建模-高分辨率模型”。本文基于小天体光度学三维建模（Stereophotoclinometry,SPC）方法原理,提取出光度学三维重建方法对于成像观测的约束条件,并根据远距离观测建模得到的低分辨率三维模型,使用遗传算法规划近距离观测方案。本文主要研究内容有:（1）研究使用遗传算法解决小天体三维建模观测规划问题。基于光度学三维重建方法的基本原理,根据观测规划方案的实际需求,将观测规划方案抽象为一个观测位置与观测动作的组合优化问题,并在仿真环境中设计探测器观测位置与观测动作。设计并实现遗传算法来解决观测规划这一组合优化问题,并对于观测规划方案的结果进行了实验验证,实验结果表明,使用遗传算法得到的观测规划方案的正确性与有效性。（2）提出鲁棒性遗传算法的观测规划方法,研究深空探测环境下的探测器位置、指向、振动等干扰因素对于观测规划结果稳定性影响的问题。设计蒙特卡罗重采样以及加入鲁棒性约束条件的方法,提高基于遗传算法的观测规划方法在深空探测复杂环境下的稳定性,降低了扰动因素对于观测规划方法的影响,并进行对比试验分析,验证了方法的有效性。论文提出的小天体三维建模观测规划方法有效的提升了小天体测绘过程中的观测效率,在满足小天体三维重建需求的前提下,减少了探测器机动的次数,降低了图像数据的传输量。