由无人机和地面移动机器人组成的异构机器人系统在协作执行任务时， 可以充分发挥两类机器人各自的优势. 无人机运动灵活， 但通常续航能力有限; 地面机器人载荷多， 适合作为无人机的着陆平台和移动补给站， 但运动受路网约束. 本文研究这类异构机器人协作路径规划问题. 为了降低完成任务的时间代价， 本文提出一种由蚁群算法和遗传算法相结合的两步法对地面机器人和无人机的路线进行解耦， 同时规划地面机器人和无人机的路线. 第一步使用蚁群算法为地面机器人搜索可行路线. 第二步对无人机的最优路径建模， 采用遗传算法求解并将无人机路径长度返回至第一步中， 用于更新路网的信息素参数， 从而实现异构协作系统路径的整体优化. 为了进一步降低无人机的飞行时间代价， 还研究了无人机在其续航能力内连续完成多任务的协作路径规划问题. 最后通过大量仿真实验验证了所提方法的有效性.