随着微型计算机技术的日益成熟,六旋翼无人机在各个领域的应用越来越广泛,应用场景的多样化也给六旋翼的飞行控制能力和轨迹生成能力提出了更高的要求。同时,为进一步推动传统书法艺术的发展,本文将书法艺术和六旋翼无人机技术相结合,通过在线笔迹识别与字库匹配,以及对六旋翼无人机飞行控制和轨迹生成,完成无人机书法作品的创作。为满足无人机书法对六旋翼飞行控制的要求,本文建立了六旋翼无人机飞行控制系统。具体通过分析六旋翼无人机的运动学和动力学特征,建立了六旋翼的飞行控制模型;通过分析无人机的微分平坦性、线性简化控制模型,实现了对六旋翼的位置控制、姿态控制和电机控制;通过建立系统通讯机制,搭建无人机飞行场景,完成了六旋翼控制系统的构建,为无人机书法书写实验提供控制方法的支持。为满足无人机书法书写中在线笔迹识别和字库匹配的要求,本文首先通过角点检测算法提取字迹图像特征,为了符合书法书写规律和减少特征匹配的计算量,对Shi-Tomasi角点检测方法提出改进,增加基于K-Means算法的角点筛选环节,对字迹同一特征的多个角点进行过滤。然后,为了保证特征匹配的最佳性,本文选用SIFT算法中的Bruteforce方法对待匹配对象与目标对象进行相似度匹配,通过测试实验证明该方法可以保证较高的匹配准确率。最后,为了符合书法的创作过程,对提取的角点按照书写顺序进行排序,对坐标进行尺度变换,增加角点坐标的高度维,实现书法书写中的提笔和落笔操作,最终完成由输入手写字迹到输出书法作品字迹路径的转换过程。针对现有轨迹生成算法应用于无人机书法书写存在的准确性和稳定性问题,本文提出六旋翼轨迹生成的融合算法,将Minimum Snap算法和Time Optimal Trajectory Gener-ation算法合理的结合在一起,将六旋翼轨迹生成转换为约束优化问题。在进入优化器之前,对路径点作预处理,增加轨迹控制点,可导化路径点。为了证明融合算法的有效性,设计算法验证飞行实验,通过实验结果可知,对比定点飞行算法和Minimum Snap算法,融合算法生成六旋翼轨迹的位置误差分别减少了0.07m和0.25m,最大飞行速度分别减少了0.75m/s和0.12m/s,同时完成轨迹的时间较Minimum Snap算法平均减少了25s,提高了六旋翼轨迹生成的准确性和稳定性的同时,提高了轨迹完成的效率。最后,介绍了本文设计的无人机书法书写平台,并完成了书法书写实验。通过对比飞行轨迹与字库字迹,展示无人机书法作品,进一步表明飞行控制系统和融合算法在无人机书法书写中的优越性。