由于无人机摆脱了人承受能力等的束缚,能够在不确定的对象和环境条件下执行高危险任务,具有有人驾驶飞机无法比拟的优越性,因此,无人机的研究已广泛受到各个国家的重视。本文主要围绕无人机自主飞行控制技术,分别在以下几个方面进行了研究第一部分,参照X-系列验证机的飞行运动特性,建立了无人机六自由度非线性数学模型。进而,根据面向对象的模块化设计思想,分别建立了无人机各运动环节的动力学模型,并在Simulink中将各部分有机地组合起来,最终得到了能够较真实地反映无人机动态特性的仿真模型。第二部分,对无人机自主飞行控制律的算法从纵向和橫侧向两个方面进行了重点研究。针对动态逆和轨迹线性化控制算法的不足,分别提出了改进型动态逆算法和基于函数连接神经网络的轨迹线性化控制算法,并将最优广义预测控制算法应用于无人机橫侧向控制中。经仿真表明,集成这些控制算法的控制器的控制性能良好。第三部分,为了最大限度上实现无人机的自主控制,结合Saridis教授的分层递阶结构思想及仿人智能控制思想,提出了一种基于多智能体的无人机自主飞行控制系统的分层递阶结构,并对结构中的任务管理部分、决策协调部分和控制执行部分智能体的结构和功能进行了详细地设计。然后,利用Matlab中的有限状态机图形实现工具Stateflow对无人机自主飞行控制系统的工作逻辑进行了仿真,还针对多智能体间的通信问题做了探讨。第四部分,利用两个虚拟现实仿真软件Creator和Vega,并绑定VC++ 6.0,开发了无人机自主飞行的三维视景仿真软件,生动地演示了无人机自主飞行的全过程。