由多架个体无人机组成的多无人机系统协调工作，不仅可以发挥四旋翼无人机结构简单、机动灵活等优点，而且可以极大地提高工作效率，其优势在军事侦查、打击及农业植保等方面已经初见倪端，并呈现出行业发展趋势的苗头。但是机群内个体间信息的交互消耗大量能量和控制量的计算占用大量的微处理器资源却成为机群工作时间和性能的一个瓶颈。
　　本文主要研究内容为以多架四旋翼无人机组成的多智能体系统的事件触发分布式协调控制。四旋翼无人机所具有的高阶非线性、不确定参数、变量耦合性强以及欠驱动（四输入—六输出）等特点，给控制算法和事件触发机制的设计带来了新的挑战，同时意味着能适用于该多无人机系统的控制算法和事件触发机制也能够满足大部分多智能体系统的性能要求，具有较宽广的实用性。
　　在广泛阅读该领域文献和研究前人工作的基础上，作者提出三种有一定创新或改进的控制算法，并根据每种算法的特点设计出适合的事件触发机制。三种控制算法分别为:反步自适应控制算法、指数收敛型控制算法与一种线性改进型算法。反步自适应算法主要克服控制对象中有不确定的参数，是一种反馈线性化控制方法，对模型已知非线性部分的准确性要求较高，对应设计的事件触发机制主要与控制量的大小有关;指数收敛型算法迫使无人机各自由度以指数收敛的速度去跟踪给定信号，且控制量的构成只需要跟踪误差及其各阶导数，对控制对象的数学模型要求不高，对应设计的事件触发机制主要与无人机各自由度状态相关;线性改进型算法主要针对四旋翼无人机模型的特殊性，在线性控制方法（收敛到原点）的基础上对其加以改进，使其满足无人机系统跟踪给定变化信号的要求，同时满足性能要求，对应设计的事件触发机制主要与无人机各自由度相关。
　　以上三种控制算法及其对应的事件触发机制皆通过MATLAB/simulink等工具建立的四旋翼无人机群的数学模型予以仿真验证。仿真结果表明三种控制算法能够满足控制性能指标的要求，较快的完成了误差收敛，事件触发机制使得控制量不在时刻计算变化之中，能够减轻各个无人机上微控制器的负担。