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多飞行器协同任务规划是目前世界各国研究的重要内容之一，特别是在军事领域，多飞行器协同航路规划和编队控制是其重要组成部分。其实质就是通过运用一些优化算法、决策技能和智能计算等方法，充分利用多飞行器协同执行任务的有利之处，使多个飞行器协同执行任务的总效能大于每个飞行器单独执行任务效能的总和。该文主要研究了以上两个部分，开展了以下工作：1、针对航路规划问题，重点分析研究了Voronoi图和Dijkstra搜索算法。首先根据战场环境中威胁点的位置，构建了战场威胁的Voronoi图，从而得到了飞行器搜索航迹的集合，对集合中的折线进行了修正，使其满足飞行约束条件。在此基础上建立了出发点、目标点以及威胁源的赋权有向图，并采用Dijkstra搜索算法搜索到所有航迹中威胁和路程的综合值最小的航迹，即可行的最优航迹。运用以上方法找到的航迹更贴近于飞行器飞行的实际航迹。2、针对飞行器编队航路规划问题，对K优算法进行了分析研究并做了改进。根据赋权有向图，运用Dijkstra搜索算法建立了所有节点之间的路径树，结合出发点和目标点，构建了飞行器飞行航迹库，得到了前K条飞行航迹，以便飞行器之间进行协同任务时，对飞行航迹地选取。3、针对飞行器编队队形保持控制问题，运用最优控制理论方法和“领航-伴航”思想设计了多飞行器的编队队形保持控制器。根据仿生学原理，研究了编队队形动态调整方法，设计了飞行器常用编队队形。4、最后进行了数值仿真验证。仿真结果表明：采用上述方法可以精确地得到最优航迹，无需二次优化，并建立了飞行航迹库，可供飞行器根据协同任务实时地选择飞行航迹；采用最优控制理论设计的飞行器编队队形保持控制器，当飞行编队在在协同执行任务时，可以对飞行器组成的队形进行迅速、稳定地调整并且进行保持与控制。