无人机自动飞行控制系统是UAV的核心部分,无人机的性能很大程度上取决于它的飞行控制系统性能和其中的飞行控制律的设计。本文主要研究在反步控制方法基础上,引入浸入映射与不变流形(I&I)方法在无人机非线性控制方面的应用。为了应对关于无人机的性能与可靠性日益增长的需求,以及非线性气动力学和运动学效应,包括控制面饱和、速率受限、未建模动态和时变动力学。考虑到的非线性控制器方法包括增益调节、模型预测控制、反步、动态逆、模型参考自适应、基于模型的容错控制等,以及本文重点阐述的I&I方法。本文通过建立无人机飞行动力学与运动学数学原理,对其非线性特性进行分析,建立关于无人机非线性控制器和算法的设计框架,从而为非线性飞行控制系统当中常见三种情形,即气动参数未知、未知干扰与未建模动态、某些状态不可测等情形建立起一个统一的算法框架。基于I&I方法建立关于未知气动参数的非线性估计器,在完成对时变航迹倾斜角进行跟踪的同时,建立了对于未知参数逼近的误差模型,突破了传统的关于确定性等价条件的约束,并且估计参数能够逼近其真实值。针对执行机构(舵机)存在的强非线性特性(包括间隙、饱和、死区),将其转化为“广义干扰”和线性反馈值的和,建立关于未知干扰的干扰估计器,使得该估计器能够跟踪时变的未知干扰。同时,以反步控制为主要方法,结合指令滤波器,最终执行对飞行高度与速度地跟踪,并且给出了未提供干扰估计和补偿的情形,对比结果表明了所提方法的准确性和有效性。面对以航迹倾斜角和航向角为状态、过载和速度滚转角为控制输入的非仿射非线性飞行控制系统,通过合并增广项和对原有控制量的求导,使得原系统转变为严格反馈形式,基于I&I方法建立了关于不可测的合并增广项的状态观测器,结合反步控制,完成了基于输出反馈控制的时变航迹角和航向角的跟踪,并且具有良好的动态过程。