PID控制器在四旋翼飞行控制系统中比较常见,其核心问题之一就是PID参数的整定。常见的调参方法有模糊控制、神经网络及手动调参。针对四旋翼飞行器的PID控制器参数整定困难,提出一种基于混沌粒子群算法的PID参数整定方法: 首先,利用粒子群算法的收敛速度较快及混沌序列的遍历性、随机性以及对初值的敏感性等特性,使得调节PID参数更加快速和准确; 然后,结合自适应惯性权重法,平衡粒子群算法的全局搜索能力和局部搜索能力,在每次迭代过程中,粒子都可以根据各自情况在搜索空间的每个维度上选择合适的惯性权重。仿真实验结果表明,所提混沌粒子群优化算法能够快速、准确地求解所需参数,验证了所提算法的有效性。

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题, 考虑模型参数不确定的情况, 提出了一种基于收缩理论与反步法的四旋翼飞行器自适应控制算法。首先, 介绍了基于微分几何的收缩理论并给出了四旋翼飞行器的动力学模型; 然后, 提出了一种自适应收缩反步控制方法应用于飞行器跟踪期望轨迹; 最后, 分析了系统的增量稳定性, 证明了系统是误差状态收敛的。积分反步（IB）与自适应收缩反步（ACB）的对比实验表明, 应用此控制算法的飞行器系统鲁棒性更强, 能够精确地完成轨迹跟踪任务。

首先对四旋翼进行了力学分析并建立了六自由度的数学模型, 然后针对四旋翼数学模型的欠驱动及强耦合特性, 提出了基于积分反步(IBS)和线性自抗扰(LADRC)相结合的控制方法对四旋翼进行轨迹跟踪控制。首先将整个控制分为外环位置控制和内环姿态角控制, 针对外环位置控制的欠驱动特性, 采用适用于欠驱动系统并且结构清晰的IBS控制方法, 针对存在严重耦合的内环姿态角控制, 则采用了具有抗耦合作用的LADRC控制策略, 仿真实验证明了该方法能实现四旋翼的轨迹跟踪。

针对存在建模不确定性和外部干扰时四旋翼飞行器的姿态控制问题, 提出一种基于观测器的自适应滑模控制算法。在建立四旋翼飞行器姿态误差动力学模型的基础上, 通过全局渐近收敛观测器获取系统的未知状态反馈量, 利用自适应滑模控制抑制系统的不确定性和干扰, 构建一种基于观测器的自适应滑模姿态控制器。基于Lyapunov的稳定性分析表明, 该方法的跟踪误差是一致最终有界的。数值仿真实验结果表明, 与现有滑模控制方法相比, 所提方法具有更好的姿态跟踪性能和较高的抗干扰鲁棒性, 能有效保证飞行器的姿态跟踪控制性能。

在复杂快速多维度约束系统中, 针对在显式模型预测控制离线计算时, 计算量大、处理缓慢、内存占用过高等问题, 提出了一种基于剥离饱和区域的高效显式模型预测控制算法。结合多面体、分段仿射等相关概念和波利亚定理, 利用显式控制器反馈饱和特性, 去除饱和区域, 保留非饱和临界区域, 从而达到减少状态分区数量和计算量的目的。根据解耦后四旋翼飞行器的两个状态空间子系统简化模型, 实现了姿态角在扰动后的快速准确调节。数值仿真和半实物仿真实验均验证了该算法在四旋翼飞行器姿态控制上的有效性和优越性。

针对四旋翼飞行器模型不确定、易受外界干扰影响等特点, 采用一种降阶自抗扰控制(RADRC)方法对其位置和姿态进行控制, 并对控制系统稳定性进行了分析。在该方法中, 将降阶线性自抗扰控制(RLADRC)与非线性跟踪微分器结合, 以适应四旋翼飞行器各通道对控制性能的不同需求。其中, 设计的降阶线性扩张状态观测器(RLESO)仅观测系统输出微分信号及扰动, 避免了对已知信息的重复观测, 使系统带宽在保证RLESO估计精度的同时, 减小系统的噪声敏感度。通过仿真和Qball2平台实验对RADRC与传统线性自抗扰方法的轨迹跟踪能力和抗扰性能进行了比较, 验证了RADRC方法的有效性和优越性。

以时间戳对准和故障诊断技术为核心, 根据四旋翼飞行器在执行任务时的实际需要, 设计了组合导航系统。该系统搭载微机电系统(MEMS)的加速度计和陀螺仪, MEMS气压计和GPS传感器。首先设计预测器对GPS的数据进行时间戳对准, 使得GPS的数据和惯导(INS)的数据同步; 其次用量测数据(GPS和气压计)与INS数据进行故障诊断, 防止量测数据跳变以及惯导数据误差的持续增大; 最后采用基于时间戳对准和故障诊断的扩展卡尔曼滤波器设计组合导航系统, 从而估计出四旋翼飞行器的位置和速度信息。

四旋翼飞行器的飞行控制系统可对多输入多输出的非线性系统进行稳定控制。针对复杂集总干扰下四旋翼姿态与位置的稳定控制, 提出了一种基于静态H∞输出反馈控制算法。首先通过Euler-Lagrangian方程获得四旋翼的飞行动力学模型, 并将其转换成线性系统的状态空间形式；其次根据时间尺度原理依次构建四旋翼的姿态和位置控制回路, 并设计静态H∞输出反馈控制策略来实现两个控制回路的抗干扰控制, 同时利用布谷鸟算法的寻优优势来计算最优的输出反馈控制增益；最后通过两组仿真算例对所提控制算法的有效性进行了验证, 结果表明, 基于静态H∞输出反馈控制的四旋翼系统能够有效抑制集总干扰的影响, 实现各控制环状态变量的稳定控制。

针对四旋翼飞行器姿态控制问题中系统存在模型参数不确定和外界未知干扰的情况，提出一种基于有限时间干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制策略。首先，设计有限时间干扰观测器实时观测系统中的模型参数不确定和外界未知干扰，并将观测值与非奇异快速终端滑模控制器的设计相结合，不仅实现了对系统中模型参数不确定和外界未知干扰的抑制，而且提高了系统的跟踪速度和控制精度。基于Lyapunov理论证明了控制系统的稳定性,最后，通过仿真验证了所提方法的有效性。

通过对四旋翼飞行器进行动力学分析得到力学平衡方程，基于此建立了四旋翼飞行器的数学模型并得出其状态空间表达式。通过线性二次型设计控制系统，将开环不稳定系统构造成闭环稳定系统，并给出了线性二次型最优控制率表达式。为解决试验法难以确定最优加权矩阵的问题，利用遗传算法对线性二次型最优控制加权矩阵进行优化设计，寻找最优加权矩阵。通过Matlab以及Simulink，对基于遗传算法的四旋翼飞行器最优控制系统进行了仿真，并与基于试验法的线性二次型控制做对比。从仿真结果看，基于遗传算法的线性二次型最优控制使得四旋翼飞行器具有良好的动态性能。