旋翼飞行机器人拓展了无人飞行器潜在的应用价值。它具有垂直起降、定点悬停、低空低速飞行等能力;与传统大型直升机相比,旋翼飞行机器人具有更强的机动能力和响应能力。但是,从80年代末旋翼飞行机器人概念提出直至今日的近30年的研究中,虽然提出了大量的控制与估计方法,并且已经解决了悬停与低速飞行模态下系统镇定与跟踪问题;但是旋翼飞行机器人潜在的机动能力并没有完全被开发,与系统本身潜在的机动能力相距甚远。因此,目前旋翼飞行机器人自主飞行能力无法满足其在民事与军事方面的应用需求,迫切地需要进行估计与控制方法实验研究,以获得一套完整而且可工程应用的旋翼飞行机器人系统全包线飞行控制方法。　　 本论文在上述工程应用的背景下展开。本文以中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室的旋翼飞行机器人平台为研究对象,基于实验数据进行科学问题的提出、解决和验证。本文基于自适应集员估计方法(ASMF),引入了主动模型控制思想,并对于现有系统辨识和预测控制方法面向旋翼飞行机器人系统应用中存在的问题进行改进,提出了基于主动增量模型的预测控制策略和悬停动力学参考模型的增强型频域辨识方法,并完成了稳定性分析与实际飞行实验验证。在此基础上总结出了面向旋翼飞行机器入大机动飞行控制的工程化实施步骤。本文的主要研究工作如下:　　 (1)旋翼飞行机器人悬停动力学辨识方法　　 进行旋翼飞行机器人的动力学模型结构的分析,从刚体运动学角度获得其非线性描述,在悬停模态附近进行泰勒展开,获得其线性表达形式,并通过旋翼动力学分析,展开系统驱动力与力矩得到线性动力学方程的参数化表达;其次,在传统单入单出频域参数辨识方法基础上,化简参数方程结构,通过优化函数的改进,使其可应用于多入多出线性系统,并给出初始参数估计的方法和收敛性判定准则;最后,结合传统频域辨识方法的收敛性定理,给出了改进后频域辨识流程的收敛性证明。　　 (2)基于相对增量模型的预测控制方法　　 对传统预测控制方法进行改进,引入增量模型预测、未来控制量规划以及关注状态转化方法,解决特定飞行模态下的模型漂移和工作点转换造成的预测器有偏问题,在线状态参考值规划问题以及计算量大的问题,使得旋翼飞行机器人系统控制的滞后环节得到有效的补偿。　　 (3)基于ASMF的模型差估计与修正策略　　 面向旋翼飞行机器人在全飞行包线中应用所存在的模型失配问题,提出模型差的数学表达,并且基于ASMF提出了模型差在线估计及其控制修正策略,以保证基于特定飞行模态下的参考模型所设计的控制器在多种飞行模态转变的实际应用中跟踪控制性能。　　 (4)旋翼飞行机器人实验研究　　 针对上述理论研究结果,分别对模型辨识和主动模型控制进行控制性能改进前后的对比实验,并验证方法研究中涉及的假设条件的真实性,如过程噪声非正态性、驱动滞后环节存在性等。通过飞行实验证明本文提出的方法可以针对实际旋翼飞行机器人系统进行大机动飞行控制,且比传统飞行控制策略的控制性能有所提升。　　 本文的工作丰富了旋翼飞行机器人自主控制研究的内容,对搭建高控制性能的旋翼飞行机器人系统进行了有益的尝试,有助于推动机器人自主行为研究和相关技术的发展。