现代科学技术的日新月异,带来无人机行业的蓬勃发展,对现有低空空域格局提出了巨大挑战,在一定空域下对无人机进行合理可行的路径规划,是缓解低空空域紧张的必要手段之一。如何确保无人机在低空空域下规划一条无冲突、综合代价最小的路径,以及研究多架无人机在面临冲突风险时的路径优化策略,对于提高低空空域的运营安全和无人机的作业效率具有重要意义,本文正是对这一问题展开以下研究:首先,对无人机所在的低空空域进行研究,通过分析影响低空空域复杂度的简化指标,采用改进Voronoi图方法对低空空域进行划分并优化,形成复杂度均衡的无人机作业管理单元。接着根据外部环境约束建立基础山峰威胁模型和电磁干扰威胁模型,通过将其叠加形成模拟规划空间,并构建满足无人机自身性能约束的数学模型。同时定义了一种路径综合代价函数,用基于模糊推理的方法确定综合代价函数权重系数,给出算例验证了该方法的可行性。然后,针对无人机在密集障碍物环境下的路径规划问题,提出一种改进B-RRT*算法。通过研究相关算法基本流程,在其生成节点方式上进行改进。把无人机性能约束与双向快速扩展随机树节点扩展过程相结合,采用把采样点的生成方向限制在后向扇形区域和动态调整自适应步长的方法,提高了算法效率,并验证了IB-RRT*算法的稳定性和较优性。最后,考虑多无人机在三维空间中有冲突风险时,研究基于Gauss伪谱法的路径优化方法。经过分析把无人机路径优化问题转化为最优控制问题,再运用Gauss伪谱法将其在高斯配点处离散化成非线性规划问题并对其求解,结果即为所得路径,同时验证了两架无人机在各自加上保护区后会给出在线路径调配的优化策略。