无人机技术在军事和民用领域取得了巨大的进步,应用范围越来越广泛。目前无人机的气动结构设计、飞行动力系统和姿态稳定控制已经取得了重要的突破,无人机的精准飞行技术更加成熟。目前限制无人机发展的关键问题是无人机的自主控制,即指挥者只需给出自己的意图,无人机能够自主感知并完成指定任务。无人机自主控制的关键技术之一是无人机的路径规划,即根据一定的指标要求,计算出一条从起始位置到终点位置的最优无碰撞路径,同时需要满足外部环境约束的限制和自身性能的安全保障。无人机路径规划是一个目标函数非常复杂,优化难度较高的优化问题,具有很强的非线性和非凸性,传统优化算法很难处理。智能优化算法对优化问题的形式要求不高,只需要有自变量因变量之间的对应函数关系,非常适合求解这一类形式复杂的优化问题。本文根据无人机路径规划的发展现状,提出了更有效的路径规划方法:首先本文分析了无人机路径规划的研究现状,说明了路径规划的关键问题,并对经典的群体智能算法进行了深入地分析和说明,为路径规划问题的求解奠定理论基础;其次,针对群体智能算法的一些缺点,提出了两种改进算法:基于T分布的改进粒子群算法和基于粒子群局部寻优的改进乌贼算法,并且应用一些测试函数对算法的优化性能进行了验证。再次,将提出的改进算法应用于基于概率地图的无人机路径规划问题中,仿真结果表明提出的改进算法具有优异的性能。最后本文提出了基于改进乌贼算法的多机协同路径规划方法,拓宽了无人机的应用范围。