随着社会的快速发展,无人机的应用已经从过去完成敌方侦察和监视、反导、反恐的用途逐渐转变到了今天的城市管理、农业植保、专业航拍、能源巡检作业等和我们生活息息相关的行业中来。尤其对于那些需要进行定期监控的地区,无人机的实用性完完全全展现在了我们的面前。而在进入新世纪后,高校以及一些科研机构也将研究方向聚焦到了无人机系统的智能化研究,这其中就包含了航迹规划、多无人机编队飞行和目标跟踪等内容。本文以单无人机航迹规划、多无人机编队避障和基于大疆Guidance模块的目标跟踪展开研究,所做工作如下:(1)针对连续多障碍的复杂情况下无人机航迹陷入局部陷阱死区的问题,改进了流体扰动算法。使无人机在尽可能不偏离主航线的前提下,通过改变绕行方式拓宽航迹范围,从而有效避开陷阱死区;通过遗传算法的有序迭代,对改进流体扰动算法的偏移系数进行优化处理,提高了偏移系数的选取效率与航迹规划的成功率。通过仿真实验表明,规划出的航迹平滑且拥有良好的避障特性。(2)研究了多无人机编队队形控制和编队避障问题,以leader-following法作为编队队形基本结构,利用无人机的信息交互建立拓扑图,设计了多无人机编队系统的二阶一致性协议,并证明了具有时滞性的一致性控制协议稳定;提出一致性和改进流体扰动算法融合的编队避障策略和低编号跟随机单独避障策略,解决了多无人机编队避障、队形变换和机间规避问题。仿真结果验证了该算法有效。(3)通过大疆SDK将改进的CT跟踪算法移植到由Guidance和Manifold组成的视觉系统中。为解决目标跟踪尺度固定的缺陷,提出基于感知哈希的目标尺度自适应方法,使CT算法针对目标大小改变的目标物,依然能有效跟踪。最后,实验验证所设计方法的有效性。