无人机在当前的战争中起着不可替代的作用,而自主起飞和降落无疑成为无人机课题中比较重要的一项。论文研究了自主起飞着陆的关键问题:无人机三轮和两轮滑跑模型建立、起飞控制律和控制器的设计、着陆控制律和控制器的设计。介绍了无人机的应用前景,国内外的无人机发展状况,以及国内外无人机起飞着陆的现状。说明了我国无人机起飞着陆还处在初始阶段,证实了自主起飞着陆的重要性,论证了本课题研究的必要性。对无人机三轮滑跑和两轮滑跑模块进行了建模。作为起飞着陆过程的一个阶段,无人机在三轮滑行时的运动特性与空中飞行时的特性,以及仅主轮着地滑行时的运动特性有所不同。以某型号无人机为背景,根据经典的十二阶微分方程对这两个阶段建立了全量非线性模型,并且建立了风干扰模型、大气模型、和发动机模型。由于没有对刚体运动模型和气动数据做线性化处理,因此该模型比较准确反映该无人机的实际运行特性。在MATLAB/SIMULINK仿真环境下搭建了该模型的仿真系统,并用仿真结果来证明模型的可用性。由于经典的PID控制器对无人机在有风干扰的情况下不能很好的实现起飞和降落,论文使用基于LM (Levenberg-Marquardt)算法的神经网络对无人机起飞进行控制,在有风干扰的情况下,仿真证明了其可靠性;针对着陆状态设计了自适应逆控制律,提出了使用BPTM(backpropagation through (plant)model)和RTRL(real-time recurrent learning)算法对自适应逆控制器中的各滤波器权值进行更新,从仿真结果看自适应逆效果较好,最后在用风干扰的情况下进行验证了其鲁棒性。最后在Windows下设计了三维仿真平台。使用当下三维动画中最为流行的建模工具3ds-max建立了飞机模型,在VC环境下设计了控制器模块、无人机三维仿真模型、无人机数学模型和地形模块并完成了仿真系统设计,最后组建三维仿真系统,实现了无人机的起飞和降落的三维仿真。