在未知环境下无人飞行器能自适应地在线实时航路规划是无人飞行器研究领域的重要研究内容,在无人飞行器实际飞行环境中,不可能完全准确的先验得到全局环境信息,因此在离线的情况下是无法得到有效的全局规划航路,无人飞行器的传感器所传感范围是非常有限的,达不到全局视野,所以航路规划只能采用实时探测得到的局部环境信息。本文借鉴了预测理论和人工智能决策的方法,有效地结合了滚动优化和反馈机制设计出一种无人飞行器自主航路规划方法,不仅确保了全局航路的最优性,而且保证局部航路实时规避障碍物,使无人飞行器能更好地适应环境的变化。所以这一研究成果在无人飞行器作战环境下将会起到突出的作用。文中首先对航路规划的应用背景、发展现状和关键技术做了简要阐述,之后对影响航路规划的威胁因素和飞行器自身的约束条件进行了分析及建模,引入了雷达威胁建模,为在航路规划算法中考虑威胁因素奠定了基础；随后对基于粒子群优化算法的无人飞行器全局航路规划方法进行仿真研究,并设计了一种基于探测窗口的无人飞行器局部航路规划方法。该方法是以飞行器自身的机载探测传感器为探测窗口进行无人飞行器飞行环境的实时探测,将环境信息不断更新和动态障碍物的运动趋势预测,进行障碍物的规避完成局部动态的航路规划。本文的关键在于提出一种能够达到安全规避和航路最优兼顾效果的无人飞行器自主航路规划的方法。运用全局与局部权衡策略将基于粒子群优化算法的全局航路规划方法和基于探测窗口的局部航路规划方法合理的结合起来,通过参考决策因素做出绕回原参考航路上还是放弃原参考航路重新规划全局航路的准确决策,规划出无人飞行器的最优航路,从而提高了无人飞行器航路规划的自适应性。该方法的流程完全模仿了飞行员驾驶飞行器规避障碍物的处理过程,使无人飞行器航路规划方法更加智能,能够在无人干预的情况下自主规划出最优航路,摆脱了对人类驾驶导航的依赖,会大大提高飞行器实现突发远程打击的成功率,对提高我国国防科技战斗力水平具有重要的实用价值。