随着科技进步及日益增长的应用需求,近年来无人机呈现井喷式发展。由于传统单机作业的局限性,无人机集群受到了越来越多的关注,研究人员开始探索如何让无人机集群像自然界生物群体一样高效自主的完成特定任务。本文针对这一问题,以集群中无人机个体之间的位置差向量为基础,考虑内聚、排斥及速度对齐等规则约束,设计无人机的内聚速度、排斥速度、对齐速度等形成总的期望速度,并使无人机跟踪该期望速度达到无人机集群控制的目的。其中,重点利用局部信息交互设计了集群内聚算法,并在内聚过程中引入了比例-微分控制,缩短内聚时间,同时降低碰撞发生的概率。最后通过数值仿真及实飞实验验证了算法的有效性和可靠性。本文的主要贡献及创新性工作总结如下。（1）.受限环境中集群规则的研究。受到局部通信条件的约束,集群个体获得的信息是有限的。同时集群的运动空间也受到物理边界以及障碍物的限制。本文在这些受限环境中,基于雷诺规则,设计了内聚、排斥和对齐的集群规则,并对其中的速度分解方法及参数进行了详细分析。该集群规则中,无人机距离较远时,内聚分量成为个体运动的主导因素;集群中无人机距离较近,但没有在内聚范围内时,个体速度期望中兼有速度排斥项、速度对齐项和速度内聚项;集群中无人机距离较近,且已在内聚边界范围内时,速度排斥作用和速度对齐作用成为个体运动的主导作用,内聚作用则忽略不计。（2）.集群规则仿真设计。集群规则仿真设计分为三个阶段:第一阶段建立实验用四旋翼无人机的数学模型,并设计控制器以跟踪期望速度,通过数值仿真完成四旋翼的速度控制;第二阶段基于匈牙利Vicsek团队的robotsim仿真框架,实现受限环境中速度排斥、速度对齐、速度内聚等算法,并设计了控制器以降低集群的内聚时间及个体之间发生碰撞的概率,最后通过多架四旋翼无人机的数值仿真验证了算法的有效性;第三阶段将无人机集群算法移植到Gazebo仿真中,对算法及参数合理性与有效性进行了实飞前的验证。（3）.四旋翼实际飞行实验。为了验证集群规则的合理性,本文设计了多架四旋翼无人机的飞行实验,实验中对四旋翼决策层程序和实验步骤进行了分析与设计。实飞结果验证了速度分解方法、速度排斥、对齐、边界排斥以及内聚算法的合理性和有效性。