依托于技术的进步与发展,无人机越来越多地被用来执行各种军事与民用任务。考虑到任务场景与环境的不断复杂化,采用无人机单机执行任务将会难以满足未来应用需求,因此大规模集群化成为无人机近些年的主要发展趋势。而为了将集群无人机低成本、低战损、高机动性、高灵活性的优势发挥到极致,空基回收技术将会是不可或缺的一环。在未来,利用运载机实现“投放-工作-回收-再投放”的任务执行模式能够大大提高自主集群无人机作战的效费比和出动效率,并使集群无人机具备长距离、低成本、多波次、层次化的任务执行能力。针对空基回收技术对集群无人机自主控制能力提出的新需求,本论文聚焦于集群无人机空基回收任务规划过程,对回收任务规划方法开展了深入研究,主要完成的工作包括:针对包含无人机、运载机、回收机构等物理对象在内的空基回收任务场景,介绍了集群无人机空基回收任务规划的基本概念,并给出了具备空基回收环节下的集群无人机工作模式运行流程。然后,基于简化的运载机及无人机物理模型,根据回收任务场景存在的约束条件建立了通用回收航迹规划、回收任务分配及回收任务调度模型,并对模型复杂度进行了定量分析。最后,对空基回收任务规划问题特性进行了研究,并给出了集群无人机空基回收任务规划系统的基本组成。针对三维环境下具有期望航程约束的回收航迹规划问题,基于解耦简化方法建立了回收航迹规划框架。在二维平面方向上,建立无人机回收航迹的同伦描述方法与正向运动学描述方法后,给出了具有曲率限制的回收航迹描述及两种回收航迹同伦构造方式,并提出了一种同伦航迹规划方法完成具有期望航程约束的回收航迹规划。在高度方向上,根据无人机高度方向端点条件约束与性能限制约束,基于B样条曲线实现了回收航迹高度变化平滑。针对具有单运载机场景下的集群无人机空基回收任务调度问题,提出了基于Dubins理论的航迹评估方法预测得到无人机的回收时间窗口,再采用遗传算法优化得到回收任务调度过程中的最优回收序列。然后,通过迭代的方式得到了各架无人机的回收时间、回收航迹航程和回收位置,进而完成各架无人机回收航迹规划过程。同时,面向具有动态事件场景中的回收任务调度问题,提出了一种基于遗传算法的重调度策略以处理回收任务调度发生的动态事件;面向无先验航迹场景的回收任务调度问题,提出一种基于聚类算法、贪婪策略及Dubins理论的运载机航迹规划方法,实现了回收任务调度方法对复杂场景的适应。针对具有多运载机场景下的集群无人机空基回收任务规划问题,考虑回收任务分配、回收任务调度、回收航迹规划之间的耦合关系,建立了多阶段空基回收任务规划框架。然后,提出了分层优化算法与改进粒子群算法,实现集群无人机空基回收任务规划过程。最后,基于多阶段空基回收框架,通过仿真对比验证了所提出的两种算法的有效性与可行性。