随着MEMS制造工艺的进步以及人工智能技术的发展,无人飞行器在农业航测、地形勘探、山林搜救和军事侦察等领域发挥了重要作用并展现出极大的优势。飞行球形机器人作为一种特种无人飞行器,由于具有简单的结构、较强的环境适应能力、高效的机动性以及空-地双模式运动等优点正逐渐被越来越多的研究人员和机构所关注。当前,飞行球形机器人存在一些基本的问题包括欠驱动、非线性、时变性、强耦合等。此外,还有一些不确定性问题,如外部干扰、系统不确定参数等。为了解决上述问题,研究并设计更加合理的机器人结构成为一种必要手段。相较于单旋翼,多旋翼可以使机器人的机动性和控制精度得到极大提高。因此,本文针对一种多旋翼结构的球形飞行机器人展开研究,具体内容如下:1)构建飞行球形机器人的空气动力模型。首先,分析机器人的整体结构并研究机体动力结构内部的耦合干扰问题。其次,利用叶素理论建立旋翼的动力学模型,在此基础上推导六旋翼作用在机体上的合力及合力矩。最后,在考虑机体负载及空气阻力条件下,通过牛顿欧拉方程建立飞行球形机器人的非线性空气动力学模型。2)研究飞行球形机器人的姿态信息融合方法。构建机器人姿态信息的二级融合结构。该结构采用一种改进的扩展卡尔曼滤波算法对加速度计、磁力计及陀螺仪等传感器数据进行系统的一级信息融合。通过最小二乘法对高度气压计及GPS等传感器数据进行再融合处理,利用处理后的数据对一级融合结果进行二次补偿,完成系统的二级信息融合。3)研究并设计飞行球形机器人的飞行姿态控制器。首先,定义动态干扰情况下机器人的气动模型,为控制器控制律设计提供理论基础。其次,设计一种基于神经网络的控制器用以实现机器人的姿态控制。针对控制器的网络容易陷入局部最优及易发散等问题,提出了一种APSO-BFGS混合优化算法以改善上述问题,实验结果验证了该神经网络控制器可以有效实现机器人的自主飞行控制。4)研究飞行球形机器人面对不确定环境时的自主起降方法。通过制定不确定环境下机器人起飞姿态及着陆障碍规避的策略,完成起降阶段的任务划分。根据不同阶段的飞行任务调用相应的跟踪控制器以实现起降策略的实施和执行,仿真实验表明控制器可以有效实现机器人的非线性航迹控制。在论文的最后,总结全文并对今后的工作进行展望。