油动四旋翼无人机通过改变四个旋翼的状态能够实现升起降落、定高、悬停,低领空穿越、回旋等多样性姿态,在具有普通四旋翼无人机优点的基础上,油动四旋翼无人机有着较长的飞行时间和良好的载重能力,拥有良好的市场前景和应用价值,它无疑是人们的研究热点,目前已经被普遍地使用在天气监测、农牧作业等领域。无人机整个系统的核心部分是姿态控制,一直以来人们研究的热点是怎么得到稳定性好、精度高的控制量,从而获得更加稳定的姿态数据。因为油动无人机系统是高度非线性的,而且油动无人机的数据检测中的陀螺仪模块积分误差大,同时加速度计部分于时变的复杂环境内的偏量相对较大,最终导致了传感器模块得到的无人机状态存在误差,所以我们要得到油动无人机准确的状态数据来计算出精准的控制量进行无人机姿态调整就变得十分重要。为了获得更加精准的姿态角,本文设计了在传感器得到采样值后,输入到滤波模块滤波。将滤波后的数据值输入到控制模块,获取出精准的控制量,最后使无人机能够良好的飞行。本文开始介绍了油动飞行器的飞行理论及其坐标系的建立,并最后建立了油动四旋翼飞行器的动力学方程,为后面的油动无人机的状态控制器的设计和仿真验证方案的确定建立了基础。为解决油动四旋翼时变环境误差大等问题,获取更加精准的控制量,本文提出了加入混合滤波算法和自适应律的积分反步法的控制算法,针对油动四旋翼飞行器振动噪声相对较大的问题,将改进的算法设计到油动四旋翼飞行器的控制器中,最后确定算法的有效性。根据油动四旋翼飞行器建立的数学模型,本文在MATLAB/Simulink中搭建了油动四旋翼飞行器的虚拟系统,设计了积分反步法和本文改进算法两种控制方法应用于油动四旋翼无人机的仿真环境中。最后利用Matlab的simulink仿真系统对基于自适应积分反步法与混合滤波算法相结合的控制算法进行仿真,进一步对积分反步法、互补滤波算法和本文改进算法进行比较,经过仿真实验,本文算法与控制算法比较分析,知道算法误差精度和系统响应都比积分反步法算法效果好,同时也可以在复杂飞行条件下获取准确、良好的无人机姿态的数值。