航天器在轨运行或执行科学任务期间,需要不断进行姿态机动来调整航天器姿态指向。在姿态机动过程中除了要满足内部环境产生的动力学约束,而且要考虑外部环境引起的姿态指向约束,比如,对目标进行观测时,照相机或者其他遥感器要指向观测目标;某些光学敏感器(如:红外敏感元件或弱光敏感元件等)不能指向强光天体等。当复杂的姿态指向约束和自身动力学约束耦合在一起时,对姿态机动路径规划造成很大困难。同时,随着航天技术的不断发展,对姿态机动能力的要求不断提高,尤其是执行灾难预警、科学探测以及军事应用等任务时,经常要求航天器在有限能量消耗,以最短的时间从当前姿态机动到目标姿态。因此,本文对多约束下航天器姿态机动问题进行研究,在设计出可满足复杂姿态约束的规划算法的基础上,分别从路径距离,能量消耗和机动时间三方面对路径进行优化。研究内容主要有:在多约束下抗退绕姿态机动路径规划方面,提出了一种基于对比评价快速搜索随机树(Comparative Evaluation-Rapidly Exploring Random Tree,CE-RRT)算法的航天器姿态机动路径快速规划方法。以CE-RRT作为全局规划器,对姿态空间的一致分布节点进行随机采样,在安全空间中增量扩展,保证指向约束的满足;在局部扩展中,将动力学约束转化成二次规划中的线性约束,保证指向约束和动力学约束的分层满足。同时,引入对比评估策略对退绕节点进行筛选,删除不必要的中间节点,解决随机规划方法产生的路径倒退和缠绕现象。仿真验证表明该方法不仅可以缩短机动距离避免退绕现象,而且运算效率比RRT算法提高了106.62%。从能量最优角度出发,利用状态空间方法表述所有约束,将多约束下能量最优姿态机动问题归纳成一个非凸二次约束二次规划问题。通过引入线性松弛技术,将该问题转化成双线性规划问题,计算变量的凸包络和凹包络,求解出原问题的一个线性松弛。并利用此解作为初值,通过评价函数进行迭代规划,逼近最优解,并提出了一种基于分支定界的求解方法,利用超矩形划分方法分层削减燃料消耗较大的节点,求出原问题最优解,文中给出了算法收敛性准则。考虑姿态机动过程中的时间,将约束机动问题归纳为时间最优路径规划问题。针对高斯伪谱法对禁忌约束下姿态机动问题进行求解无法有效处理节点之间的约束问题,提出了基于差分进化(Angular velocity-Time Coding Differential Evolution,ATDE)算法的全约束下短时间姿态机动方法。采用角速度和时间作为编码单元,将复杂约束构建成算法中的评价函数,将时间最优路径规划问题转换成中间节点寻优的最优化问题。然后采用差分进化算法进行优化,求出满足约束的短时间姿态机动路径。最后,在前面多约束航天器姿态机动技术研究的基础上,结合自主运行规划方法,开发了计算机仿真系统、实时动力学仿真系统、仿真控制系统等,构建了一套航天器姿态机动与控制地面仿真试验系统,对设计的姿态机动路径规划算法和优化方法进行原理性仿真实验。