随着航空科学技术的发展，无人机在现代战争中扮演重要的角色。航路规划技术作为提高无人机作战效能的重要手段，备受作战规划人员的重视。在实际应用中，由于飞行环境复杂，约束条件多，因此建立良好的规划环境模型和采取高效的规划算法成为无人飞行器航迹规划的关键问题。本文重点研究了无人机航路规划问题。首先针对本文的研究背景、国内外发展状况进行了简单地分析，然后对无人机航迹规划的前提要素进行了阐述，引入航迹规划中的各种威胁模型以及航迹评价指标。通过分析了几种常用的无人机航迹规划算法的优缺点，选择了适合本项目的算法，算法分为离线航迹规划和在线航迹规划。针对离线航迹规划，在分析传统PRM算法优缺点的基础上，提出一种改进的PRM算法。该算法用于启发式节点增强，使得在航迹搜索过程中能够少走弯路、折线，规划出的航迹也更加平滑；同时由于改进的PRM算法避免了碰撞检测，在进行飞行路线图构造耗时方面，大大缩短了构图时间。针对在线航迹规划，分析了粒子群算法和PRM算法的优缺点，提出PSO-PRM算法（即将PSO算法和PRM算法有效地结合起来），利用PSO算法进行全局航迹规划，PRM算法用于威胁回避，即局部航迹规划。针对PSO-PRM算法分别进行了不同威胁情况下的威胁自适应仿真，同时也分析了不同威胁状况下采用局部航迹更新和全局航迹更新的优缺点，有利于无人机在不同需要下选择合适的航迹更新方法。最后，针对前述方法生成的航迹难免存在一些弯路和折线，因此，提出一种基于通视图法的航迹优化方法，用于删除航迹中多余的一些节点，去掉不必要的“弯路”和“折线”。同时引入Dubins曲线，在满足无人机性能约束（如最小转弯半径、最大俯仰角）的前提下，获取从起点到终点的最短平滑路径。本文对上述内容进行了仿真计算，仿真结果表明了提出方法的正确性与可行性。