随着各国军事技术的发展,二十一世纪的全球军事活动逐渐呈现无人化趋势。地面侦察是目前无人机最主要的作战任务,单机的局限性使得无人机群成为侦察任务中无人机使用的重要方式。适应现代战争军事化设备分散在多基地的需求,城市侦察中建筑物遮挡等情况,满足多约束条件下的多基地无人机群侦察航迹规划研究具有十分重要的意义。本文主要研究的是满足无人机分配于多基地、各基地无人机具有数量约束、目标可视区域不规则的侦察需求,对各基地的无人机群进行合理的目标分配以及航线规划,以减少系统运行成本,并充分考虑各基地、各无人机之间的成本均衡。解决该问题的核心在于对多基地多无人机的航线规划以及目标的可见性进行合理的数学建模和算法设计。论文的工作内容如下:(1)针对固定基地约束,从基地角度展开研究,设计了一种多基地无人机群航迹规划方法。运用市场竞拍方法进行目标分配,考虑到成本均衡约束,论文引入多标准决策问题中的层次分析法和客观权重法综合确定最佳分配目标,最后通过LKH求解器规划最优路线。(2)针对移动基地约束,从目标群角度展开研究,设计了一种多基地无人机群航迹规划方法。通过改进的模糊聚类形成目标群聚类,考虑到总成本最小化以及成本均衡等多个约束,引入模糊逻辑系统实现无人机的目标分配,进一步提高分配的准确性和合理性,最后通过LKH求解器规划最优路线。(3)针对目标可视区域不规则的约束,实现了一种应用于侦察任务的航线规划方法。通过将目标可视区域抽象成适当的多边形,引入计算几何领域不规则多边形序列最优遍历的算法思路,并结合具体问题改进该方法,提高系统运行效率。(4)为实现真实环境飞行实验,基于大疆Matrice 200系列无人机,设计实现了一个具有层次化智能的虚实结合的无人机蜂群实验平台。该平台不仅可以支持论文中算法在现实环境中的实验飞行以及航迹复现,也可以支持其他航迹规划算法的验证,具有良好的兼容性。