随着我国城市规模不断扩大,道路建设与车辆规模不断发展,使得交通管理与治安防控需求不断增长。无人机作为一种在近年不断发展与成熟的空中传感平台,目前已经在道路巡逻、堵点发现、事故勘察等交通管理领域中有着广泛的应用。利用无人机进行道路巡逻、勘察与执法已经成为交通管理过程中的一项重要工作。研究在交通巡逻过程中的多种科学问题也已经成为推动城市道路交通巡逻与治安防控发展的重要力量。由于无人机的续航能力、安全控制距离以及道路巡逻特殊性等限制因素,使得巡逻车辆与无人机协同巡逻成为一种更为有效的解决方案。但针对道路网络、异构道路任务、巡逻车辆与无人机协同等实际理论问题的巡逻车辆与无人机协同巡逻研究仍处在发展阶段,还有很多关键的技术理论方法需要研究。本论文针对交通巡逻中巡逻车辆与无人机协同路径规划需求,提出并研究了城市道路系统中巡逻车辆与无人机协同的路径规划问题。根据巡逻过程的实际需求,考虑了实际道路网络的特性、巡逻任务的异构性和协同的复杂性,重点解决了道路网络路径规划、异构任务建模以及协同分配等难点问题。本文将该问题描述为双层弧路由问题,并创新性地设计了一种混合整数线性规划模型,有效地解决了协同建模的难题。同时,提出了一种两阶段启发式求解算法框架,设计了一种异构任务车辆巡逻最优路径求解方法和一种无人机任务分配的优化启发式方法来解决实际规模的问题。通过数值实验与仿真实验的分析,本文提出的求解方法可以快速为不同道路网络规模下的不同任务需求求得较优的路径规划方案。与传统的车辆巡逻相比,本文所设计求解方法可以至少节省9%–16%的时间。本文还分析了巡逻过程中的几个相关参数,验证了算法求解的效果。