无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)的快速发展使得机器人的应用从地面拓展到了高空,让人们日常生活中对世界有了更广阔、更高维度的感知。四旋翼无人机是最常用的无人机之一,它已经被广泛使用于勘测、侦查等。但其应用范围远不止这些。用于救援、快递、餐厅服务等正是它们的现在和未来。这些场景涉及无人机与周边环境的直接接触,在四旋翼上搭载机械臂将能更好的实现这样的交互。但对这样一个多体系统实现所要求的操作的控制,与对一般四旋翼或者机械臂的控制不同。主要难点在于这个多体系统内部的状态耦合,增加了系统的非线性性,使得模型更加复杂;而机械臂部分和环境的接触,更给模型带来不确定的变化,不易精确建模;要实现一些操作任务,对控制精度、鲁棒性和系统的响应速度等提出了更高的要求。本文针对带臂四旋翼空中抓取的应用场景,主要对带臂四旋翼多种轨迹跟踪控制算法展开研究,并通过大量仿真进行控制性能分析和对比。目的是能够控制系统的几个状态跟踪期望值,能够在飞行过程中实时物体抓取,同时在抓取物体之后依旧保持良好的轨迹跟踪性能。首先通过拉格朗日-欧拉方法建立了四旋翼-机械臂三维动力学模型,并根据应用场景,分析和简化模型;之后,根据简化模型,先基于经典PID控制方法设计了轨迹跟踪控制器,并用MATLAB 2016b仿真测试了系统跟踪阶跃轨迹的性能;然后,研究两种非线性预测控制算法,分别设计了基于状态方程的预测控制和基于输入输出线性化的自适应广义预测控制,并根据阶跃响应分析比较了几个控制器控制性能性能。最后,研究了空中抓取物体这个应用场景的特点,利用最小化snap方法规划了抓取轨迹,并分别应用上述控制器进行轨迹跟踪。仿真结果表明,经典PID控制对非线性、状态耦合的系统控制效果并不理想,而非线性预测控制能够很好的控制系统跟踪期望轨迹,所得的控制输入量更切合实际,系统更加稳定。而基于状态方程的预测控制和基于输入输出线性化的自适应广义预测控制相比,后者对系统模型精度要求更低,具有自适应性和鲁棒性,且在系统参数突变的情况下,依旧保持更好的路径跟踪性能,能够更好的应用于空中快速抓取物体的场景。本文所提出的方法和仿真结果,可以作为下一步无人机和机械臂复合系统的设计以及实物实验的理论基础,同时也可以进一步拓展到空间机械臂、绳系无人机等研究领域,对于拓展无人机的应用、使其更好的在民用和军用方面发挥更大作用有着重要的意义。