欠驱动系统是一类控制输入维数少于系统广义运动自由度的非线性系统。四旋翼飞行器的运动模型是一个多输入、多输出、强耦合的典型欠驱动非线性系统。由于受到来自内外环境的如随机扰动、时变干扰、模型不确定性以及执行机构故障等各种负面影响,采用常规单一控制方法设计的欠驱动四旋翼飞行器控制器难以兼顾强鲁棒性、自适应性和较高的运动控制精度等特点。为此,本论文以欠驱动四旋翼飞行器为研究对象,主要进行以下几方面研究工作:首先,采用常规LQG控制设计欠驱动四旋翼飞行器的轨迹跟踪控制器时,由于需要将原始输出跟踪控制问题转化为状态调节问题或者需要借助一个参考系统来辅助控制器的设计,因此存在不便于工程应用的缺点。针对该问题,本文提出一种高斯信息融合控制方法,该方法将性能指标函数、系统状态方程和输出方程,全部转化为有关协状态以及控制输入的信息方程,然后根据这些信息方程,采用信息融合估计的方法直接导出控制输入及其信息量的最优估计,设计过程直观简单,可有效降低LQG输出跟踪控制的设计复杂度。数值仿真实验表明,该方法能使欠驱动四旋翼飞行器在六自由度高斯随机噪声扰动下实现位置和姿态的鲁棒跟踪控制。然后,研究欠驱动四旋翼飞行器在气流干扰和阵风扰动下的模型预测控制,提出一种非线性信息融合模型预测控制方法,该方法将性能指标函数、系统状态方程和输出方程,全部转化为有关协状态以及控制输入的信息方程,基于这些信息方程,采用非线性信息融合估计的方法导出非线性信息融合模型预测控制器。与传统非线性模型预测控制不同,非线性信息融合模型预测控制具有显式的控制律表达式,并且无需求解大量的非线性动态规划问题。数值仿真验证了该控制方法的有效性和鲁棒性。最后,针对存在未建模动态、模型参数不确定和外部干扰情况下的欠驱动四旋翼飞行器的未知输入饱和控制问题展开研究,提出一种抗饱和自适应神经网络有限时间反步控制方法。该方法不仅能够处理完全未知的输入饱和非线性,而且对外部扰动和集总不确定性具有较强的鲁棒性和自适应性。同时,进行严格的Lyapunov有限时间稳定性分析,以保证所有闭环系统信号的有限时间收敛。数值仿真验证了该控制方法的有效性。本论文的研究成果具有一定的学术价值和广泛的工程应用前景,部分成果亦可应用于欠驱动水面船舶、水下潜行器、移动机器人、欠驱动吊车等其他具有欠驱动特性的系统中,具有较好的普适性。