四旋翼无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）是一种高机动性、低成本的微型无人飞行器,这极大地引起了世界各地许多研究人员的密切关注,并取得了一些重要进展。随着科学技术的不断发展,人们对其提出更多要求:即提高控制精度,降低能耗及延长续航时间,这使得四旋翼被大量应用于军事监视、搜救任务、协同操纵等领域。而作为一个典型的非线性动态对象,四旋翼无人机往往存在着严重的耦合问题。因此,如何解决好这些复杂耦合关系已逐渐成为研究人员学术研究的重点。四旋翼的姿态控制在其位置和姿态系统中是尤为重要的,因为姿态控制决定了四旋翼能否稳定工作,因此它是整个四旋翼控制系统的关键。所以,保障姿态系统的稳定性是实现整个四旋翼控制系统的关键。本论文主要的研究内容和工作展示如下:第一,本论文中充分考虑了作用在四旋翼无人机上的力矩和空气阻力对四旋翼的影响,通过固定坐标和机体坐标之间的转换关系建立了较为精确的四旋翼无人机的动力学模型。此外,针对具有时变质量的四旋翼载重无人机,提出一种基于质心坐标系,并将质心位置与质量关联起来的六自由度运动控制方法,在普通四旋翼模型的基础上引入了质心坐标用于建立四旋翼载重无人机的动力学模型。第二,对于普通四旋翼的姿态控制问题提出了一种减少可调参数的线性自抗扰控制（Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC）策略,该策略较少依赖精确的数学模型又具有较好的抗干扰性能和系统跟踪能力。四旋翼无人机的三个姿态通道和高度通道均由LADRC控制。利用线性扩展状态观测器（Linear Extended State Observer,LESO）估计四旋翼系统不确定的外部扰动和未建模动态的内部动力学,用比例微分（Proportional Derivative,PD）控制器消除LESO估计的外部扰动和未建模动态构成的总扰动。为了使参数调整更加方便,在LADRC的PD控制器中加入自适应方法来控制控制器参数。在四旋翼受到扰动的情况下,根据姿态系统的动态特性和扰动,所设计的PD控制器参数自适应律可以实时调整控制器的参数。此外,还可以补偿控制器参数偏差引起的跟踪误差,这不仅提高整个系统对干扰和不确定性的鲁棒性能,也提供了一种证明控制器稳定性的新方法。最后,运用李亚普诺夫（Lyapunov）稳定性理论对四旋翼控制系统进行了深入的稳定性分析。测试结果表明,该控制策略对四旋翼姿态控制系统是合理可行的,能够快速、平稳地对参考输入实施精确跟踪。第三,针对常见四旋翼无人机在飞行过程中的内部未建模动态和外部扰动,提出了一种滑模控制（Sliding Mode Control,SMC）与LADRC控制相结合的四旋翼姿态控制策略。该方案结合了两者的优点。引入的SMC可以进一步提高姿态控制器的鲁棒性,提高系统的整体控制性能。利用LESO估计了系统的内部未建模动态和外部扰动,然后PD控制器用于消除LESO估计的总扰动。此外,为了简化参数设置,在LADRC中的PD控制器中加入调整参数的自适应控制方法,自适应方法的引入可以依靠四旋翼系统的输入和输出数据对控制器参数进行实时调整,这使得整个控制器只剩下三个可调参数,大大简化了参数设定过程,也为控制器稳定性分析提供了一种新颖的方法。使得整个控制器可以采用李雅普诺夫稳定性理论分析其稳定性。从仿真结果可以看出,即使是在四旋翼无人机存在外部和内部扰动的情况下所采用的方案具有良好地抗干扰能力和较快地响应速度。第四,对于具有时变质量的四旋翼载重无人机,充分考虑了质量变化问题,采用SMC和LADRC相结合的复合控制方案,该方案综合了两个控制算法的优势,具有互补性。SMC加强抗干扰性能,克服LADRC带宽受限导致的控制精度低的问题,这使得四旋翼控制系统的整体性能有了较大的提升。LESO可以实时估计系统的外部扰动和由SMC抖振激励下的内部未建模动态,然后对LESO估计的系统总扰动利用PD控制器进行补偿。针对四旋翼载重无人机的质量变化问题设计了质量自适应律,自适应控制的引入可以有效地消除质量变化对四旋翼系统的影响。运用李亚普诺夫稳定性理论对四旋翼控制系统进行了深入的稳定性分析。最后,对该控制策略的仿真图像进行了分析,并与LADRC控制和动态表面抗干扰控制（Dynamic Surface Active Disturbance Rejection Control,DSADRC）的仿真测试图像进行深入分析和比较。通过仿真结果的深入分析,发现该策略具有超调小、响应速度快的诸多优点。此外,设计出的质量自适应律方法也是有效的,它可以消除参数偏差的影响,从而使所提出的方案即使在有干扰的情况下也能稳定地跟踪参考信号。