随着智能领域的不断发展,无人机在各行业中应用的不断扩大,在植保、灾难救援、地质勘测和军事领域中都扮演着越来越重要的角色。然而由于单个无人机的作业范围小、视野范围有限、效率低等因素,使得多无人机编队完成任务的需求不断增加。多无人机编队执行的任务环境是高动态复杂的环境,因此编队避障算法性能的好坏对整个任务的完成起着至关重要的作用。在队形变化的过程中编队不仅需要跟随着环境的变化不断地调整,而且各节点之间的通信拓扑关系也要随着改变,所以在实际任务中解决这些问题又给编队避障算法的设计带来了一定的挑战。然而当前大部分对编队避障算法的研究为了简化研究条件都假设编队在固定理想通信条件下进行研究,并没有考虑编队避障过程中通信条件的约束。因此本课题主要针对三维动态环境下的小型多无人机编队避障任务来开展基于时变拓扑的无人机编队避障算法的研究。首先,本课题考虑实际飞行环境中的高动态性以及小型无人机的通信性能限制建立了时变拓扑更新机制,使编队在队形变换过程中节点间的通信拓扑也随之改变,可以避免无人机在编队飞行过程中节点失联的情况。之后利用凸优化理论和人工势场理论对编队无人机编队进行建模,在信息传输方式上建立了分布式和集中式相结合的传输方式来减少通信量开销和时间花费。并且利用单个节点的局部信息整合成全局信息来约束编队队形实现了编队整体进行避障,从而避免出现无人机各自避障导致编队分割的情况,也保证了无人机编队整体数据链路的完整性。最后我们利用几何原理设计了自主选择路径上的中间点位置的方法,使无人机编队不需要预先在路径上设定必经点就能到达目的地,实现了动态环境下全自主的无人机编队避障算法。本课题利用Matlab仿真平台对算法进行验证,实现了多无人机在静态环境和动态环境下的编队避障算法的仿真,并对算法仿真结果进行了性能分析和对比。本文的算法在满足动态环境下编队的前提下在节点数量较多时比一般的分布式编队算法的通信开销少,并且在一个完整的算法循环过程中花费的时间要少30%以上。