随着单无人机向多无人机协同技术的发展,多无人机应对不同需求实现编队控制的应用场景增多。相对单无人机,多无人机能够携带不同设备,完成单无人机无法完成的任务等优点,目前的多无人机编队控制仍有协同能力低,自主能力不足,无法应对突发情况,实时性低等问题,无法满足不同飞行任务对编队队形控制的要求,因而展开关于群体智能控制方向的多无人机编队控制研究迫在眉睫。为解决上述问题,将多无人机协同编队控制问题,分为编队重构和编队控制,引入群体智能算法,以信息交互和决策为基础,设计分布式无人机编队控制算法,旨在提高无人机自组织控制能力,帮助实现多无人机协调平稳的组成目标队形和不同场景下的编队变换控制。针对初始位置随机的编队重构问题,提出一种分布式搜捕算法,建立数学模型和确定任务目标。根据搜捕行为的各阶段任务,将模型分为五个部分,构成决策生成,决策改进,决策确认的信息流。设置状态信息表,协调各无人机之间目标,避免冲突发生,进而实现整个编队决策的一致性。时间标签减轻和消除状态信息回传的影响,提高编队的实时性。融合和校验状态信息表,防止在传递过程中信息丢失,提高编队稳定性。仿真证明编队重构收敛性,通过对比前后运动轨迹,验证状态信息表提升协调能力和时间标签的减轻消除状态信息回传影响。针对初始位置确定的编队变换问题,将其转化为多点对多点的路径规划问题。建立编队变换的数学模型,优化函数以及约束条件,实现“短均少”的路径规划目标。多无人机之间相互博弈,选取目标。通过演绎方式,优化前一时刻状态,将优化过程分为均等优化和交叉微调,对应优化目标“均”和“少”优化多无人机的目标路径。计算变换成新的队形目标。在仿真中演示编队光滑平稳变换到目标队形的效果,和编队重构路径进行性能比较并分析结果。针对多无人机避障协调问题,为了避免无人机之间或与障碍物发生碰撞,本文设计避障协调和改进人工势场法互补的方法。利用状态信息表构成避障协调图,深度优先搜索得出避障块,将避障协调问题转化为编队变换问题。飞往目标时,利用势场法微调,保证无人机之间不发生碰撞。在避障顺序下,避障协调优先级高于改进的人工势场法,增强编队避障的适应能力。