近年来,随着无人机在日常拍摄、地图测绘、情报侦察、任务搜救以及军事国防等领域的快速发展及应用,对于无人机具有平稳飞行、自主避障以及路径规划功能显得越来越重要,基于自抗扰、自主避障与路径规划的研究成为无人机应用领域的研究热点。本文针对四旋翼无人机飞行稳定性、安全性与有效性问题,分别研究和优化了无人机平稳控制算法、自主避障算法以及路径规划算法,在提高其抗干扰能力的同时,提出了一种基于路径规划的无人机自主避障飞行控制算法,实现了无人机安全有效地自主避障,具体研究内容如下:为了解决传统无人机飞行平稳控制算法存在的响应速度慢、自适应能力差、抗干扰能力弱的问题,提出了一种基于粒子群优化的串级模糊PID的飞行控制算法。通过对无人机飞行控制原理进行分析,建立了无人机飞行控制模型,在串级模糊PID控制的基础上,利用粒子群优化算法的迭代寻优能力,确定算法中量化因子、比例因子的最优参数,通过模糊控制对PID参数进行实时调整,保证平稳控制算法中的各个参数时刻保持最优化。通过实验结果表明:粒子群优化后的飞行控制算法具有良好的的控制精度和稳定性,能较好地提高无人机飞行的性能,满足快速高效调平的飞行要求。为了解决四旋翼无人机在复杂环境中作业安全性低的问题,提出了一种四旋翼无人机自主避障算法,提高四旋翼无人机在飞行过程中障碍规避的适应性和灵活性。通过对障碍物检测和障碍物躲避的原理分析,结合障碍物垂直方向大小不同的性质,对环境中复杂障碍物用一层或多层圆柱体模型进行规则拟合,保证在障碍任意的垂直位置,无人机安全避障距离大致相同;再依此模型设计安全避障的圆弧轨迹,使无人机进行跟踪避障,直到符合避障结束规则,实现无人机自主避障。通过实验分析,验证了四旋翼无人机能够在相对准确的航点跟踪情况下,有效地规避障碍物,并且飞行轨迹平滑、安全、高效,能够大大提高无人机避障的速度和灵活性。为了解决四旋翼无人机在执行飞行任务时的能耗高,路径拐点多的问题,本文从提升无人机飞行路径的质量着手,提出了一种基于RRT的四旋翼无人机路径规划优化算法。通过分析环境模型和无人机自身性能的约束条件,对四旋翼无人机路径规划进行了理论说明;同时,针对传统RRT路径规划的不足之处进行优化,提升了路径搜索的效率、目标导向性以及路径平滑度。通过实验证明,RRT路径规划优化算法能够为无人机飞行快速地生成平滑高质量的路径。