第一次世界大战后,高超声速飞行器的概念首次被提出,相比于传统飞行器,高超声速飞行器具有更快的飞行速度、更好的隐蔽性能以及更强的突防能力等特点,在各个领域得到了广泛的应用。航迹规划技术作为高超声速飞行器实现自主导航的关键技术之一,得到了各国的广泛关注。相比于传统飞行器,高超声速飞行器的约束条件更加复杂,规划空间更加广阔,对航迹规划算法的研究提出了极大的挑战。论文结合实际应用需求,针对高超声速飞行器飞行末段航迹规划方法展开深入研究,论文的主要工作如下:首先分析了高超声速飞行器的飞行环境、性能限制、导航制导方式这三方面中存在的约束并建立了对应的约束模型。针对航迹规划过程中获取航迹节点周围区域的环境信息耗时长的问题,设计了基于组合地图编码的航迹规划空间构造方法,将复杂的矢量碰撞检测过程转换为简单的读取组合地图像素点的过程,提高了算法的规划效率。其次设计了基于稀疏A*算法与蚁群算法的单航迹规划方法。两种算法都采用逆向规划的方式解决特定的目标点进入方向约束难满足的问题。在稀疏A*算法中,设计了具体的待扩展区域计算方法,给出了对应的代价函数。在蚁群算法中,设计了模拟轮盘赌的方法进行待扩展节点的选择,提出了信息素图的存储与更新策略。最后通过实验验证了算法的可行性。然后针对多高超声速飞行器的协同规划问题,设计了一种基于多子蚁群系统的协同航迹规划方法。针对空间协同约束,设计了基于异质信息素的空间避碰策略,通过异质信息素间的消融来减少航迹间的碰撞概率。针对时间协同约束,设计了基于基准时间的时间协同策略,通过子蚁群间的协进化机制来对基准时间进行更新,从而规划出多条满足时间协同约束的航迹。最后通过实验验证了算法的可行性。最后参与开发了高超声速飞行器末段航迹规划软件,软件包含预处理模块、航迹规划模块、航迹评估模块以及交互模块等核心组件。