随着无人机飞行平台和载荷设备的逐步完善，无人机在军事和民用领域的运用越来越多，特别是在军事领域中，无人机的起到的作用越来越大。面向日趋复杂的战场环境，无人机执行军事任务的模式也在逐步改变，开始由单一的无人机执行任务演变到多无人机联合执行任务。本文在多无人机联合执行任务过程中的任务规划和协同方面做了研究。首先，以无人机联合对地执行侦察或打击任务为背景，研究和设计了无人机协同任务规划的系统模型，包括无人机协同任务规划的系统控制体系、协同任务规划面临的约束问题、任务分配模型的设计、航迹规划模型的设计。其次，针对无人机任务分配的一般情况，结合本文设定的时间约束和类型约束条件，研究了基于分层次策略的无人机静态任务分配技术。仿真结果表明，所提出的算法是实际有效的。随后，考虑任务执行过程中由于态势变化、系统故障、任务更改等引起的任务预规划结果失效，以突发威胁、无人机故障以及任务取消和增加三种突发情况为例，研究了基于合同网算法的分布式任务重分配技术。仿真结果表明，研究的算法能够取得很好的效果。接着，为了提升任务规划系统的快速性、稳定性和面对动态环境的适应能力，研究了蚁群算法在无人机航迹规划上的运用。针对基本蚁群算法运用在航迹规划中出现的航迹节点较多的问题，提出了一种增加方向引导因子的改进蚁群算法，提高了算法的优化能力和优化速度，减少了航迹节点数；针对启发式算法在离散空间中，由于搜索空间不平衡导致搜索不到路径的缺陷，提出一种基于坐标变换的路径搜索算法，将其运用在航迹规划中，解决了搜索空间不平衡的问题，进一步提高了航迹优化的能力，并且提升了航迹优化的速度。最后，为了验证算法在实际系统中的运行可行性，设计了无人机协同任务规划仿真系统。运用VC++6.0和OpenGL联合编程开发了无人机协同任务规划的仿真平台，在虚拟环境下演示无人机协同任务规划的全过程，并对算法进行了模拟仿真测试。