近年来,可控翼伞技术逐渐成为航空航天领域的一个研究热点,低成本、高承载力的优势使其在军事、民用等领域得到广泛的应用和发展。伴随着翼伞技术的日渐成熟,人们逐渐不再满足于现状（单一应用场景,仅仅落点精确、逆风着陆等基本要求）,而是将目光面向更加复杂的应用场景,对翼伞的归航轨迹提出更高的要求。本文以伪谱法为基础,对考虑复杂约束条件的翼伞最优轨迹规划进行了研究,主要包括:（1）将翼伞和负载视为一个系统整体,基于动量和动量矩定理、考虑后缘下偏对翼伞气动力的影响建立了六自由度翼伞系统动力学模型,通过仿真计算分析了翼伞特有的三种基本运动特性,验证了模型的有效性,为后续轨迹规划提供模型依据。（2）基于简化的翼伞四自由度运动模型,建立以控制量为目标的最优轨迹规划问题,然后通过高斯伪谱法将最优控制的轨迹规划问题转换为易于求解的非线性规划问题（NLP）,再利用序列二次规划（SQP）算法进行最终的求解。通过仿真算例分析了无障碍环境和有障碍环境下的翼伞最优轨迹规划。（3）针对传统方法在求解多障碍情形下的翼伞系统最优轨迹规划问题时,计算效率有待提高的问题,提出一种结合渐进最优快速扩展随机树（RRT*）算法和高斯伪谱法的混合策略方法,鉴于RRT*算法在多障碍场景下寻路速度快、计算效率高的优势,基于改进RRT*算法进行初步轨迹规划,而将得到的初步轨迹作为原NLP问题的初始猜测值可提升计算效率、减少运行时间。（4）由于简化的四自由度翼伞运动模型无法满足在复杂环境下的动力学约束,使得规划的轨迹会产生误差,为此,基于六自由度翼伞动力学模型建立状态方程,利用hp自适应伪谱法对考虑六自由度动力学约束的翼伞最优轨迹规划问题进行求解,通过对仿真结果的分析,验证了方法的有效性。