无人机凭借其诸多优势在军用和民用等领域占据了十分重要的地位。不论执行何种任务,无人机的安全避障飞行是完成指定任务的前提。本文针对无人机安全避障飞行问题进行研究,主要包括基于航路规划算法的期望安全飞行航路生成方法和安全飞行航路的无人机跟踪控制方法。具体研究内容如下:首先,针对面向安全避障的无人机飞行跟踪控制问题,建立了无人机非线性数学模型,并分析了无人机的开环零输入响应和耦合情况,同时基于模型特性建立了无人机纵向非线性数学模型。针对航路规划的可跟踪性问题,分析无人机自身的性能约束,同时进行基于函数模拟方法的环境建模,实现无人机飞行环境下地理信息的准确模拟。其次,针对无人机安全飞行航路生成问题,研究了一种基于A*和强化学习算法的航路规划方法。针对A*算法存在过多拐点以及航路可跟踪性差等问题,对生成的航路点进行处理并将无人机的性能约束转化为航路的坡度与曲率约束,进一步平滑处理航路以得到安全可飞的飞行航路。在此基础上,充分考虑无人机飞行环境的复杂性与不确定性,将A*算法与Q学习算法有机结合,实现未知动态环境下的航路有效规划。仿真结果表明所研究的无人机安全飞行航路规划方法是有效的。然后,针对干扰下的航路跟踪问题,提出了一种面向安全避障的无人机鲁棒跟踪飞行控制方法。基于无人机纵向非线性模型,利用干扰观测器估计系统的复合干扰并设计滑模控制器。为了减小系统抖振,利用双曲正切趋近律改进滑模控制律,实现了无人机对安全航路的有效平滑跟踪。仿真结果表明所设计的控制器能有效控制无人机跟踪参考飞行航路,从而实现安全避障。最后,针对干扰下无人机飞行过程中位置跟踪误差过大导致碰撞进而影响避障飞行安全的问题,提出一种基于跟踪误差约束的无人机航路安全跟踪控制方法。引入预设性能函数将无人机位置跟踪误差限制在预设约束范围内,然后通过性能函数变换方法,将受约束的跟踪控制问题转化为不受约束的问题。在此基础上,结合干扰观测器技术设计了无人机航路安全跟踪控制方法,以确保无人机的安全飞行。仿真结果表明所设计的控制器能有效跟踪无人机参考飞行航路,且跟踪误差满足预先设定的性能。