由于具有独特的结构布局和飞行方式，四旋翼飞行机器人能够垂直起降、悬停以及快速转变航向，并且具有良好的敏捷性和操控性，所有这些优秀特性的存在，使得四旋翼飞行机器人系统迅速受到了研究人员的高度重视，被认为在反恐、环境监控等领域具有广阔的应用前景。　　 四旋翼飞行机器人本质上是一种旋翼类飞行机器人，其基本飞行原理是依靠旋翼桨叶高速旋转产生空气流体与机体之间的相对运动，从而利用空气与旋翼之间的作用力与反作用力支撑飞行机器人本身的各种运动。而刻画这种作用力随旋翼转速、机体状态、外部条件等因素变化规律的就是所谓空气动力学模型。由于空气动力学模型中容易受到多种未知因素和外界条件（天气、气流等）的影响，四旋翼飞行机器人动力学模型存在着高度的非线性和不确定性，在自主起降阶段，由于地面效应的存在，这种非线性和不确定性将更为突出和明显，这就为四旋翼飞行机器人的自主控制，尤其是其自主起降控制带来诸多挑战。　　 因此，本论文针对四旋翼飞行机器人自主起降问题，对其中的规划、控制与估计等进行了深入、系统的研究，具体的内容及成果如下:　　 本文首先介绍了四旋翼飞行机器人的结构及基本飞行原理，详细推导并建立了四旋翼飞行机器人的非线性动力学模型，并采用输入输出反馈线性化方法对该数学模型反馈线性化，作为后续自主起降最优轨迹规划和控制的依据。　　 接着研究了自主起降过程的轨迹规划方法。针对当前的规划方法存在的无法充分考虑动力学特性的问题，以运动学规划（Dubins模型）方法为基础，利用四旋翼飞行机器人系统可反馈线性化的特点，提出了一种基于AD算法的全状态信息和控制输入信息的反解方法，从而为优化轨迹的安全评判及优化参数调节提供了依据，增加了自主起降优化轨迹的安全性。　　 随后，为了解决多种不确定因素对控制性能的影响问题，开展了非线性滤波/估计方法研究。针对扩展卡尔曼滤波、无色卡尔曼滤波以及基于MIT规则的自适应无迹卡尔曼滤波等方法进行了比较研究，并在多飞行机器人实验平台上进行实验研究，验证其在实际飞行机器人系统上的可行性和有效性，以为后续的自适应控制策略的设计奠定了基础。　　 最后，在上述研究成果的基础上，研究了自适应自主起降控制方法。以反馈线性化方法为基础，以优化轨迹为期望，通过在线估计外部扰动等不确定因素，提出一种基于估计扰动信息的四旋翼飞行机器人自适应控制方法，并通过仿真验证了方法的有效性。