四旋翼无人机广泛应用于航拍监测、森林灭火、电力巡检、治安监控、农业喷洒农药等专业领域,其本身涉及到机械、电子、通信、导航和控制理论等众多学科相关技术,受到越来越多的高校和科研机构的关注。同时四旋翼还是一个多变量、强耦合、对外界干扰敏感的非线性的欠驱动系统,因此对于四旋翼的建模与智能控制研究非常重要。检索文献得知四旋翼的智能控制策略大多数停留在理论研究方面,在实际的四旋翼控制系统的设计和飞行时,大多数采用的是经典的PID控制策略,而智能控制策略在实际飞行过程中存在着许多问题。本文以自己搭建的四旋翼实验平台作为主要研究对象,对四旋翼飞行控制系统进行了较为系统的研究与探索。首先,在熟悉四旋翼的结构及飞行原理的基础上,建立了其惯性坐标系和机体坐标系,进行受力分析,通过牛顿欧拉方法建立了四旋翼的非线性系统模型,并进行了相应的简化,同时给出了无刷直流电机的系统方程,确定了四旋翼的系统参数。其次,针对四旋翼无人机线性模型中存在的强耦合性和欠驱动性设计了双环串级PID控制器,以位置控制为外环,姿态控制为内环,但是PID控制器的控制参数目前主要靠人工调整,不仅费时,并且不能保证控制系统获得最佳的控制品质,因此又引入了粒子群优化算法(PSO),设计了PSO-PID控制器。再者,由于四旋翼无人机本身就是一个非线性系统,具有众多的不确定性因素,因此有必要进一步的对四旋翼无人机控制进行分析研究。将自适应控制、模糊控制、滑模控制和粒子群优化算法相结合,提出基于粒子群算法优化的自适应模糊滑模控制(PSO-AFSMC)的快速平稳控制策略,滑模控制能非常有效的处理非线性系统,同时采用模糊推理的方法实现理想的控制律的有效逼近,在满足Lyapunov稳定性条件前提下进行控制器的设计和稳定性分析,并进行了MATLAB仿真。仿真的结果表明,PSO-AFSMC控制策略相比于PSO-PID和AFSMC,具有更好的动态性能和抗扰能力。最后,进行了四旋翼实验平台的搭建和飞行试验。实际飞行试验结果表明:PSO-PID控制策略和PSO-AFSMC控制策略都能很好的跟踪其位置和姿态的变化,基于PSO-AFSMC控制的四旋翼具有更好的控制品质和更强的鲁棒性,在一定程度上验证了所提出的智能控制策略的可行性和可靠性。