无人机导航控制系统及其相关算法的设计和可靠性研究是其实现工程化应用的前提。然而,随着微小型工程无人机在各领域的大规模应用,其面临的工程任务愈发复杂,工作环境愈加恶劣,对作业无人机的运力和飞行时长等性能指标要求愈加严格,这种趋势在很大程度上可能导致单一无人机无法有效完成既定任务。因此,针对多无人机进行协同控制算法设计与研究在工程实践领域中具有十分重要的意义。本文以微小型工程无人机为应用平台,基于凸优化理论,系统的研究了在多无人机参与作业过程中可能出现的关键技术问题,具体包括:多机路径规划问题,高度通道沉降设计,三维航迹协同问题,以及航迹规划算法与无人机平台的适配问题。针对这些问题,设计了一种基于半正定松弛理论的多步迭代最小化优化算法,完成了无人机在复杂环境下进行航迹规划的凸优化模型建立和求解,实现了多架无人机在多种工作环境中的协同作业。主要内容包括:首先,建立无人机作业环境模拟模型,结合工程应用要求,提出无人机飞行约束条件,并建立优化目标函数。通过对运动模型的离散化,建立包含有限离散点的无人机航迹规划优化求解模型。经由分析可知,该状态下求解航迹规划模型即为对非齐次非凸二次约束二次规划问题(QCQP)进行求解。为解决以上问题,通过代数法对问题模型进行齐次化,并引入经典半正定松弛理论(SDP),对模型进行凸化处理,可由SQP求解器对该问题进行求解。考虑到松弛过程中,优化目标函数最小值下限扩大问题,提出多次迭代最小化方法(IRM),将下限扩大问题限制在有限收敛域内,获得更优解。仿真证明该种方法具有良好的全局性和收敛性能。为解决协同航迹最优性与任务紧迫性的矛盾,开展预先与再规划结合的协同航迹规划方法研究。由Dubins路径规划理论结合基于改进遗传算法的任务分配方法求解航迹的初始值,侧重提高协同航迹的最优性。再通过前述凸优化求解方法,进行基于时间最优的协同航迹规划。通过数值仿真证明,协同规划方法的有效性和协同控制框架的合理性。为进一步验证本文所研究的多无人机协同航迹规划方法的有效性,搭建了小型无人机的自动驾驶仪系统,对规划航迹进行有效性验证。基于小型无人机的六自由度非线性运动模型,进行侧向和纵向运动的解耦和小扰动线性化,完成自驾仪的搭建,并通过数值仿真试验,实现对速度、航向角和航迹倾角的控制。针对考虑自驾仪特性的无人机制导模型,采用滑模控制理论完成轨迹跟踪制导律的设计,并通过仿真试验,实现对参考轨迹的有效跟踪,进而实现多机协同飞行,同时再次证明协同规划方法的有效性和协同控制框架的合理性。