四旋翼无人机是指可通过遥控或机载程序实现飞行任务的无人驾驶设备。凭借着机动灵活、成本低、可在恶劣环境执行任务等优势,从军用领域到民用领域,四旋翼无人机成为人类活动的参与者。本文将四旋翼无人机作为研究对象,它是一种具有强耦合和欠驱动等特性的非线性系统。因此,本文将非线性控制方法反步法应用于该系统,并在反步法的基础上做适当的改进,以此提高系统的性能。本文的创新性点在于:考虑外界恒定干扰和正弦干扰的情况下,分别在反步法和反步滑模法的基础上,引入RBF网络,用以补偿外界干扰,提升系统的抗扰性能。本文主要研究工作为:(1)建立四旋翼无人机模型。通过受力分析和Newton-Euler等运动学原理及动力学关系,并根据公式推导出四旋翼无人机动力学模型。在此基础上,忽略空气阻力影响,对模型做适当化简,并在考虑机体x、y、z三个方向上存在外界恒定值和正弦值风扰的情况下,添加干扰项,最终得到可用于进行仿真研究的四旋翼无人机动力学数学模型,为后文进行控制器的设计打下基础。(2)设计基于反步法的四旋翼无人机RBF网络自适应控制器。首先,在外界不存在干扰的前提下,根据反步控制算法的原理,设计传统的反步控制算法;接着,考虑x、y、z三个方向上存在外界恒定值风扰和正弦值风扰的情况下,在反步控制的基础上,引入RBF网络自适应控制算法,设计出反步RBF网络自适应控制器,旨在解决外界存在时变扰动和常值扰动的问题,并通过仿真,验证了改进的算法抗扰性能得以提升。(3)设计基于反步滑模法的四旋翼无人机RBF网络自适应控制器。为进一步提升控制性能,从而有效应对恒定值风扰和正弦值风扰。首先,在反步法的基础上,引入滑模变结构控制,设计反步滑模控制器。接着,将RBF网络自适应算法与反步滑模控制相结合,设计反步滑模RBF网络自适应控制器,并通过仿真验证了改进的算法抗扰性能得以提升。