无人机(UAV)航迹规划（Trajectory Planning）是指在初始状态、任务目标、威胁区和一些已知环境信息的情况下获得性能最优的规划问题，是任务规划(Mission Planning)系统的关键技术之一。其在任务规划系统中起着非常重要的作用，也是实现无人机智能导航并且完成任务的技术保障。本文对无人机动态航迹规划、突发威胁下航迹规划等关键技术进行了研究。论文的主要研究成果如下:　　本文首先对国内外航迹规划的研究现状和发展趋势进行了分析，对已有的航迹规划方法进行了分类总结，为进一步研究无人机航迹规划问题做准备。然后对滚动时域的思想进行了详细的介绍，最后基于滚动时域的思想对无人机航迹规划进行数学建模，分别对约束和威胁进行建模，建立一个带有约束的多目标优化问题。　　(1)针对带有动力学约束的多旋翼无人机航迹规划问题，提出了一种基于滚动时域控制和快速粒子群优化(RHC-FPSO)方法。该方法引入了基于VORONOI图的代价图方法说明从航迹端点到达目标点的距离估计。根据滚动时域和人工势场法的思想，将路径规划问题转化为优化问题，以最小距离和其他性能指标为代价函数。设计评价函数准则，按照评价准则使用变权重粒子群优化算法求解。针对无人机靠近危险区飞行的问题，将斥力场引入到代价函数中，提升其安全性。　　(2)提出了一种基于滚动时域和改进的差分进化(RHC-OverlapDE)算法用于三维环境下无人机在线低空突防航迹规划算法。根据滚动时域优化的思想，将航迹规划表示为一个带约束的多次优化问题，针对子问题重复提出的重叠差分进化算法，有效的提高了时间效率和航迹质量。对于滚动时域局部优化的特点，提出一种与规划环境无关的代价图方法。