无人机轨迹跟踪控制是无人机自主飞行控制的一种重要模式。轨迹跟踪控制算法则是确保无人机跟踪期望轨迹的关键。随着无人机应用领域的日益拓展,任务环境的日益苛刻,对无人机复杂动态不确定环境下的运动要求不断提高,需要研究控制精度更高、参数自适应速度更快、鲁棒性能更强的轨迹跟踪控制方法。论文以解决无人机轨迹跟踪过程中如何提高精度、参数自适应速度以及系统鲁棒性的关键技术为目的,系统的研究了轨迹跟踪控制问题中的建模以及控制问题。论文主要研究成果如下:(1)从确保系统参数调节的快速性和应对干扰以及不确定性的鲁棒性出发,综合经典控制以及自适应控制理论,提出了一种L1自适应控制的改进方法。L1自适应控制方法通过在控制回路中引入低通滤波器,将自适应回路和控制回路解耦,从而使得系统能够在不牺牲鲁棒性的同时快速适应参数或干扰的不确定变化。快速自适应能力允许补偿由不确定环境和系统动力学的改变导致的非期望响应,保证系统的稳定性。论文针对L1自适应控制方法跟踪时变参考指令时,存在的信号追踪时滞现象,提出了一种L1自适应控制的改进方法。通过在L1自适应控制结构中加入一个线性/非线性比例微分积分增稳项来提高指令追踪的精度,消除追踪过程中的时滞现象,同时在瞬态性能上,改进方法较原始方法也有所提升,进一步增强了方法的适用性。改进L1自适应控制方法为无人机轨迹跟踪控制器设计提供了精度高、参数自适应速度快、鲁棒性强的方法基础。(2)提出了一套完整的无人机轨迹跟踪控制问题求解框架,将问题解耦为内、外两个控制回路,分别设计了基于动态逆方法的外环引导控制器,以及基于改进L1自适应控制方法的无人机内环自适应增稳控制器。1)基于跟踪虚拟目标的思想推导建立了运动学层面上的无人机轨迹跟踪误差动力学模型,并给出了较为通用的带自驾仪的无人机动力学模型;2)将无人机轨迹跟踪控制问题分解为内、外两个回路,分别设计了基于动态逆方法的外环引导控制器,以及基于改进L1自适应控制方法的无人机内环自适应增稳控制器。内环增稳控制器的性能仿真以及跟踪直线、螺旋线、B样条曲线的仿真实验结果表明:无人机能够精确跟踪期望参考轨迹,基于L1自适应控制改进方法的内环增稳控制器能够有效应对干扰以及不确定性。验证了方法的有效性。(3)将单机轨迹跟踪扩展到多无人机协同轨迹跟踪控制问题中,通过将其描述为机器人领域经典的一致性问题,设计了基于比例积分方法的分布式鲁棒协同控制律,以及基于L1自适应控制改进方法的速度增稳控制器,保证了分布式多无人机时-位控制的一致性。1)推导建立了多无人机分布式协同时-位控制的一致性问题模型,通过一致性协调状态变量的网络交换,从而调节速度大小来实现整个机群的时-位一致;2)设计了一种基于比例积分方法的分布式鲁棒协同控制律,并针对通信拓扑结构时变条件下出现的速度震荡现象,将L1自适应控制改进方法应用于速度控制回路的增稳控制,保证了整个机群的时-位一致。仿真结果表明,多架无人机之间能够实现时-位协调一致,验证了方法的有效性。(4)依托实验室已有自驾仪飞行控制板,完成了轨迹跟踪控制算法的嵌入式移植与半物理仿真验证。1)将设计的内环增稳控制器以及外环轨迹跟踪引导控制器移制到自驾仪飞控板。2)在X-Plane飞行模拟器以及SunSnowMultifly地面控制站的支持下,构建了半物理仿真系统,完成了轨迹跟踪算法的半物理仿真验证,进一步验证方法的性能,为工程化实现奠定基础。