无人机技术已经成为世界上各国战略目标的重中之重,发展该技术具有及其重要的意义。无人机技术正从单一无人机朝着多无人机群的方向发展,因此研究多无人机协同控制技术显得尤为重要。多机协同任务规划是无人机集群协同作战的重要组成部分,目前关于无人机协同任务规划的研究主要集中在任务分配和路径规划上面,而仿真系统可以为研究任务分配和路径规划算法提供便利,方便算法研究者管理数据和更好地观察算法结果。虽然已有许多无人机算法的仿真系统,但它们存在着一些不足,例如存在跨平台问题,以及算法的扩展性问题等。针对这些不足,本文设计并实现多无人机协同任务规划的仿真系统。首先,本文介绍了该系统在开发过程中使用的一些技术。其次,本文对该系统进行了详细的功能需求分析。再次,本文根据需求分析,对该系统的模块进行设计,该系统分为4大功能模块:用户管理、场景配置、协同任务规划仿真、算法管理,本文对每一个功能模块进行了详细设计。从次,本文单独对算法管理模块中采用的技术和设计进行了深入的说明。最后,根据前文对系统的详细设计实现了该仿真系统,并将该系统与另一个已有的无人机仿真系统进行比较,通过比较说明了本文的系统具有明显的优势。本系统采用B/S架构,前端采用Angular框架,配合使用高德地图JS库。后端使用Rust编程语言开发,使用的Web框架是Rocket,采用了MongoDB数据库,以及Docker技术。本文设计实现的仿真系统,通过浏览器访问并使用,具有跨平台运行的优点。另外,用户可以上传自己的算法到本仿真系统。通过这些功能,用户将数据和算法存放于云端,并能随时随地访问,为用户研究无人机算法提供了方便。因此,本文的仿真系统解决了传统无人机仿真系统的跨平台问题,并且提高了仿真系统的算法扩展性。