随着我国交通运输行业的蓬勃发展,越来越多的大跨度桥梁建成通车并投入使用,为不干扰原有航道的通行,已建成的大跨度桥梁以斜拉桥为主要桥型。针对斜拉桥的定期巡检和维护问题,尤其是斜拉桥索塔的巡检,传统方法存在巡检效率低、巡检精度不高等问题,因而越来越多的无人机被应用到巡检当中。现有的无人机索塔巡检,全程使用人工操控飞机,很少对巡检航迹进行优化,也未深入研究航迹跟踪控制,无法有效推动巡检工作的智能化发展。因此,为提高使用旋翼UAV(Unmanned Aerial Vehicle)巡检斜拉桥索塔的安全性和效率,本文针对其避障航迹规划与航迹跟踪控制进行深入研究,主要研究工作和成果如下:(1)针对斜拉桥索塔巡检的旋翼UAV航迹规划问题,设计了一种面向斜拉桥索塔巡检的多旋翼无人机避障航迹规划算法。该算法利用经信息熵理论改进后的遗传算法,获得最少能量消耗的索塔巡检航迹,并使用双圆弧避障策略对航迹中存在斜拉索障碍的局部区域进行重新规划,使无人机获得良好的避障特性,进而能够安全且高效地采集斜拉桥索塔表面图像。(2)针对斜拉桥索塔巡检的旋翼UAV航迹跟踪控制问题,提出了一种新型的粒子群模糊免疫PID控制算法。该算法将传统的PID控制、模糊控制和免疫控制相结合,并引入线性递减权值调整的粒子群算法,以实现对免疫控制部分的参数优化工作,在保证航迹跟踪准确性的同时提高了跟踪效率,仿真实验结果论证了所提航迹跟踪算法的正确性和可靠性。(3)为验证斜拉桥索塔巡检的旋翼UAV航迹规划和跟踪控制算法,搭建了巡检四旋翼无人机的硬件和软件环境。使用Tower开源框架和Px4固件进行二次开发,并分别编写了航迹规划算法和跟踪控制算法程序。最终,通过软件仿真与实际飞行测试证明了本文算法的正确性和有效性。