随着贵州农业现代化建设进程的推进,农用无人机正在成为发展贵州现代山地特色高效农业的重要工具。这使得农用无人机的覆盖路径规划问题成为必然的研究热点。农用无人机在路径规划的过程中,需要完整的覆盖作业区域,喷洒要均匀,不重叠、不遗漏;还要考虑飞行路径最优,飞行时间最短等问题。目前,对覆盖路径规划的研究大部分还集中在以牺牲覆盖率获得最短路径,鲜有结合实际考虑约束条件,算法的时间复杂度较高。因此,本文对不同的作业区域进行研究。根据区域类型的不同,针对无障碍的作业环境和有障碍的作业环境分别提出了不同的覆盖路径规划方法。同时,考虑对大型的农田执行作业,农用无人机一次装载的药物和电池容量有限,很难一次飞行就能完成喷洒作业,需要返回补给点进行补给。这就需要对农用无人机喷洒作业的飞行路径进行优化处理,使得作业的时间最短。围绕这些问题,本文从以下三个方面展开研究:（1）针对无障碍的作业区域,提出了一种全覆盖路径规划方法。首先通过分析无人机沿不同喷洒方向的转弯次数,作业路径长度和时间对实际农田比较常用的覆盖方式,选取作业路径最短,转弯次数最少的覆盖方式来进行作业。其次通过设定合适间距,避免出现多余覆盖的问题。最后分别对规则与不规则的作业区域进行仿真实验,实验表明该算法能够实现不同类型区域的覆盖。（2）针对含有障碍的作业区域,提出了一种栅格分区的全覆盖路径规划方法。首先采用聚类技术,根据地图信息将作业区域进行分解成不同大小的规则区域。其次,建立区域连通图,求解子区域的最优遍历顺序;从而将问题转化为求解多目标旅行商问题。利用A*算法计算当前子区域与下一子区域的最短路径。最后通过仿真实验,实验验证了算法能满足农用无人机的作业需求。（3）针对农用无人机受到电量和药量的约束,提出了一种多架次无人机返航的全覆盖路径规划方法。本文不仅考虑传统的电量和药量约束,还研究了其它约束条件下路径规划的情况,例如喷洒作业返航的位置尽量靠近补给点所在边界。根据以上约束条件,建立了一个非植保作业时间最短的非线性目标函数。借助惩罚函数将约束问题转化为无约束问题求解。利用SSA算法对每次植保飞行路径进行优化,最后结合仿真实验进行对比分析。