空战中无人机自主任务规划技术对于其避险生存和任务完成至关重要,贯穿无人机作战的整个过程。而航路规划技术是无人机自主任务规划中核心技术之一,属于复杂的多目标优化问题,需要考虑多种约束条件与限制,且不同目标之间存在可能相互冲突。也是实现多机时域协同到达和多机空域协同防撞的基础。本论文分析并总结了无人机航路规划的研究现状,以及航路规划技术关键问题的分析,根据未来的发展趋势和目前存在的问题对空战中三维环境下单机快速自主航路规划、多机协同航路规划做了以下研究:针对现有航路规划算法在复杂工程应用场景中收敛时间长执行效率低的缺点,以原始快速扩展随机树为基础,形成了一套采用实时局部扩展节点优化和双边并行计算等多种优化方法的改进型快速扩展随机树算法。另外以传统粒子群算法为基本,将粒子群优化算法进行改进,保留个体自知学习能力,保持多样性,提高解的精度的同时并提高算法的搜索效率。通过采用两种改进型航路规划算法对单机和多机航路实时规划进行了仿真实验。发现新算法在大范围三维环境中对多威胁和多约束优化目标的情况下,规划路径更优更快。且在求解过程中具有较好的稳定性,能够快速可靠的搜索并躲避所有威胁区。同时改进后的算法对不同随机概率的威胁能够具备较好的适应能力和解的完备性,整体工程实用性得到了明显提升。