近年来,无人机集群作战技术发展迅速、成果显著,成为无人机技术的一大重要的发展方向,高自主、高智能化作战将成为未来多无人机系统的必备能力。目前,无人机单机的自主性理论已经逐渐趋于成熟,而任务规划技术则是实现无人机集群自主性的关键技术。考虑到未来战场上可能存在的复杂、突发、紧急状况,无人机必需具备在信息耦合状态下进行任务规划的能力,即综合地考虑战场、敌方、我方的信息,为无人机集群中的每一个体,制定出最有效的任务执行方案。本文将考虑多无人机任务规划系统中存在的信息传递耦合、信息调用耦合,和无人机间的信息耦合,建立信息强耦合任务规划方法,利用有限的运算资源优化多无人机的任务执行的效果。首先,建立无人机信息耦合任务规划问题的数学模型。给出多无人机及任务场景简化物理模型及任务规划的各个子问题的基本假设和问题模型。给出信息耦合任务规划问题的模型建立及信息耦合的基本架构,建立多无人机任务规划问题中的信息耦合架构及耦合类型分类。然后,建立航迹特征状态约束无人机航迹构造的基本理论,包括航迹表示理论、航迹特征变量、航迹同伦表示、航迹正运动学表示的基本概念和严格定义。给出航迹限曲率约束和广义化圆弧-直线限曲率航迹表示方法。提出限曲率航迹同伦理论、航迹外包同伦结构、基本限曲率航迹同伦结构,并在此基础上给出航迹的分类方法。建立基于航迹壳理论的限曲率航迹同伦构造方法、航迹壳的构造框架,及航迹壳内的航迹同伦构造方法,实现约束条件下的无人机航迹构造。提出基于定特征航迹规划的无人机间信息耦合任务规划方法。给出定特征状态航迹规划的基本框架,并对航迹同伦的航迹特征状态覆盖进行分析。对具有定航程约束的同伦航迹规划进行分析,建立定航程同伦航迹规划基本框架及流形目标上的定航程航迹规划框架,并提出相应的航迹优化方法。面向定特征航迹规划,提出航迹延长/缩短方法,并对非限制性情况和限制性情况分别进行分析。建立航迹特征状态一致控制模型,提出同伦一致方法,并给出航迹状态一致控制算法。提出基于预测和验证的信息耦合任务规划方法。建立多无人机分布式任务规划框架整体框架,以及前处理阶段、任务分配阶段、后处理阶段基本框架。建立基于先验环境信息和基于迭代验证的无人机分布式任务规划方法,包括环境信息描述方法、航迹预测基本框架、考虑环境信息预测的前处理方法,以及具有迭代验证的市场机制分配算法。其中,基于先验环境信息的前处理方法将局部航迹规划和全局校正相结合,迭代验证策略通过改进无人机的机载计算和通信资源管理策略,在任务分配时重新评估不合理的规划结果和被高估的任务,从而在航迹预测精度和计算量之间获得折中解决方案。最后,研究面向复杂任务的信息强耦合任务规划方法。针对包含联合任务的任务场景中的多无人机分布式任务规划问题,建立多阶段航迹规划的整体框架、平滑航迹生成算法,及针对联合任务的航迹修正算法,使无人机集群能够有效地执行具有联合执行要求的无人机复杂任务。针对具有预定航迹约束的任务分配问题,提出一种基于同伦方法的分布式任务分配方法,利用同伦生成的预定参考航迹,通过转换函数将预定参考航迹转化为任务调度解,并给出相应的分布式市场机制任务分配解。