扑翼无人机属于仿生飞行器，它与生物界鸟类或昆虫有着类似的飞行特征，主要是通过两侧机翼的上下扑动产生飞行的动力。在军事领域，无人机可以对敌方侦查、干扰以及攻击，它的作用正显得愈发重要。相对于一般的飞行器，扑翼无人机有着小型化，易隐蔽躲藏，高机动性与灵活性等优势，因而受到学者的普遍关注，成为了热门的研究方向。本文借鉴国内外相关文献，提出了扑翼无人机动力学建模、姿态控制和多无人机自主协同控制中的任务分配、航迹规划以及编队飞行的研究方案。
　　鉴于扑翼无人机复杂性，为了使建模更加可靠与准确，对国内与国外有关文献参考与借鉴，提出一种扑翼无人机动力学建模方案。首先对扑翼无人机航行中机身、机翼的动力与动力矩受力分析。然后根据受力情况，结合动力学与运动学的知识，分析机体姿态角的变化，并给出运动方程。最后，完成数学建模，总结出姿态角控制表达式。在不加入控制算法的情况下，在Matlab上对机体运动过程进行仿真，得到机体速度与姿态变化原始结果，并对这些结果进行分析。其中包括了扑翼角仿真曲线、飞行速度变化曲线、机翼气动力响应曲线、机翼气动力矩响应曲线与姿态角响应曲线。
　　扑翼无人机控制系统是一个非线性时变的复杂系统，本文对其相关的控制算法进行研究。首先对建立好的扑翼无人机模型进行分析，重点研究MIMO(多输入多输出)积分反馈补偿控制算法。该算法通过对系统的扰动和摄动参量的数值进行实时估计并抵偿来实现姿态控制。同时，对控制器进行了稳定性分析。作为对比，采用模型分解控制方法，通过自适应控制器、鲁棒控制器以及反馈控制器的协同，对姿态角进行控制。经过Matlab对扑翼无人机的姿态控制算法的仿真，其结果显示，采用积分反馈补偿控制与模型分解控制，调节时间短、超调量小、稳态误差小，具有鲁棒性与实际应用合理性。
　　对扑翼无人机自主协同控制进行研究。首先研究多无人机的任务分配问题，把一定区域内的任务以聚类的方法划分为几个部分，每部分的任务指派给最近的扑翼无人机。然后把每架扑翼无人机执行任务的过程转化为相互独立的旅行商(TSP)问题，采用模拟退火方法求解。接着采用人工势场法进行航迹规划。最后针对多无人机编队飞行问题，采用人工势场法，由简单到复杂地给出了一种通用的编队方案。经过Matlab对上述方法进行仿真，其结果显示，采用聚类、模拟退火算法、以及人工势场法能提高任务分配效率，合理避障到达目标点，以及实现多无人机编队的灵活变换。