无人机发展至今已经广泛应用于军事打击、侦察以及民用测绘等领域，发展呈现自主化、智能化的趋势。无人机迈向智能化的关键是确保飞行过程的安全，本文针对低空环境中的无人机避障与控制问题进行了探索和研究。
　　首先，分析了无人机避障的应用场合和障碍的主要类型，根据对障碍物信息的掌握情况，将障碍分为已知障碍和未知突发障碍，针对已知障碍，以集合的形式给出不同形状障碍的数学描述；针对未知突发障碍，结合无人机动力学方程，建立了无人机和未知障碍之间的相对运动方程。
　　其次，基于凸优化的思想，建立了无人机面向已知障碍避障问题的优化模型，针对部分障碍约束非凸和不可微分的情况，采用对偶的方法进行重建模。并设计了无人机偏差路径最优和避障时间最优的避障轨迹，通过构造终端目标集并结合滚动时域的思想，将在线避障轨迹优化算法从有限时域扩展到无限时域。
　　再次，根据未知障碍的大小，将障碍分为圆柱型障碍和连续型障碍，分别设计反应式避障制导算法。针对圆柱型障碍，利用滑模变结构控制设计了反应式避障制导律，通过控制无人机与障碍之间保持恒定的相对方位角绕过障碍，该避障制导律仅依赖相对方位角作为控制输入，对传感器误差有较强的抗干扰能力。针对连续型障碍占据摄像机全部视野的特点，利用多幂次滑模趋近律设计了无人机避障制导律，该制导律控制无人机与连续障碍之间保持恒定的相对距离进而绕开障碍，并采用了超螺旋干扰观测器补偿系统中的不确定性。
　　最后，设计了基于模型参考自适应的无人机飞行控制律和非线性L1轨迹跟踪制导算法，在Simulink环境下建立了无人机避障综合仿真系统。仿真结果表明，在阵风干扰下，无人机能够精确跟踪在线生成的最优避障轨迹，同时能够对未知突发障碍进行反应式制导避障飞行，所设计的系统具有良好的控制性能。