无人机以其机动性强、零人员伤亡、持续作战能力强、有效应对恶劣环境等特点,在军事领域和民用领域受到越来越多的关注。然而,随着信息化、智能化技术的进一步推动,未来复杂的应用环境对无人机的快速反应能力、控制性能和协同程度等方面提出了更高层次的要求。因此,充分发挥多无人机协同执行任务的优势,取得1+1大于2的效果,同时提高无人机自身控制系统的鲁棒性,从而有效抑制其内部不确定性和外界扰动的影响,将成为未来无人机应用的关键问题。基于上述研究背景,为了获得高效高精度的多无人机航迹规划结果,同时实现存在不确定性和外界扰动条件下的航迹跟踪控制,本文在充分考虑时间协同约束、复杂空间约束的基础上,提出了单无人机航迹规划算法和多无人机协同航迹规划算法,进而利用非线性系统控制理论针对四旋翼无人机模型设计了内回路姿态稳定控制器和外回路位置跟踪控制器,从而为无人机自主控制在复杂环境下的工程应用提供技术支撑。本文首先针对复杂障碍环境的单无人机航迹规划问题展开深入研究。通过引入附加控制力的思想,提出了基于人工势场法和最优控制问题直接法的结合算法。该算法利用人工势场力的大小描述最优控制问题中障碍物外形尺寸对无人机飞行的约束,从而大幅度地减少了最优控制问题中约束条件的数量,降低了最优控制问题求解的难度。通过单障碍物和复杂障碍物环境两种场景的仿真验证,该算法能够有效处理复杂障碍物环境下的航迹规划问题,航迹规划结果既保留了人工势场法简化航迹规划问题模型的优势,同时又继承了最优控制问题求解航迹规划问题全局最优性的特点,取得了良好的效果。为了解决航迹规划中求解变量受到强约束限制的问题,本文尝试引入各无人机出发时间作为优化问题中新的优化变量,用以处理多无人机协同飞行过程中可能出现的飞行碰撞问题以及协同打击目标的需求。本文提出了基于出发时间约束集思想的时间协同规划算法,在该算法中飞行碰撞规避问题和协同打击问题被集成并转化为一个含有不等于号约束的优化问题。在此基础上,引入整数线性规划思想,进一步将该优化问题转化为标准的非线性参数规划问题,从而通过优化算法进行求解。通过仿真验证,该时间协同规划算法可以一次性满足飞行避撞和协同打击的需求,并具有较高的计算效率,有着较为广泛的应用价值。在求解多无人机协同航迹规划问题过程中,本文将该复杂问题分解为外回路时间协同规划问题和内回路空间航迹规划问题。其中,内回路航迹规划问题以四旋翼无人机模型直接作为航迹规划问题的优化对象,提出了以参考姿态角变量作为优化变量的思想,从而能够通过引入无人机的内环姿态控制器,保证航迹规划的结果满足飞行稳定性的要求。外回路时间协同问题以出发时间约束集作为基础,内回路的航迹规划结果为其输入变量,通过时间协同规划算法,计算出各无人机的出发时间。外回路和内回路两个层面的优化有机结合,有效地处理复杂约束条件下的多无人机协同航迹规划问题。针对多无人机航迹规划求解的结果,本文利用非线性系统控制理论设计了基于四旋翼无人机动力学模型的航迹跟踪控制器。控制器分为外回路位置跟踪控制器和内回路姿态稳定控制器。其中,内回路姿态稳定控制器利用鲁棒H_∞最优控制理论,通过寻找满足条件的Lyapunov函数,设计其状态反馈控制器;外回路位置跟踪控制器利用非线性模型预测控制理论,采用边滚动边优化的思想,实现了其高效地无误差跟踪控制。通过与传统PID控制器、LQR控制器和反步法控制器对于四旋翼无人机理想条件下、存在转动惯量不确定条件下和外界作用力扰动条件下的仿真对比,可以看出,本文提出的控制方法具有更为良好的鲁棒性。