四旋翼飞行器由于其灵活、小巧和易维护性,在无人机(UAV)的研究中受到越来越多的关注,并引起了学者们对其自主控制研究的极大兴趣。在实际应用中,四旋翼飞行器的自主飞行无论是在以单架飞行或者团体作业在军用和民用领域都日渐得到重视,比如:监测、搜索和救援,以及多智能体的传感网络等。四旋翼飞行器的飞行能力很大程度上依赖于其机械结构、动态模型以及建立在这些基础上的控制策略。针对四旋翼飞行器的动态模型的推导,目前主要有两种方式,一种是通过欧拉-拉格朗日法推导得到的非线性形式,另一种是通过牛顿-欧拉法推导得到的状态空间形式。基于这两种动态模型形式,已有不少的研究工作对单架四旋翼飞行器进行悬停、轨迹跟踪等稳定性控制。不同于这些研究,基于多架四旋翼飞行器群的非线性系统模型,本文研究基于群体间的有限信息交互和考虑实际应用情况对四旋翼飞行器群的控制输入(总推力和扭矩)进行了有界性约束条件下,通过对控制输入的开发设计,从系统上实现四旋翼群系统的flocking运动控制。故,通过对四旋翼的建模分析、四旋翼群flocking控制状态的定义、四旋翼群flocking控制问题的数学公式化、控制算法的推导设计以及对所提出的算法matlab仿真进行了全面的分析,主要得到了以下研究成果:(1)根据多架四旋翼群的flocking运动控制特点,本文第一次以数学公式化的方式提出了四旋翼群flocking运动状态的定义;(2)以往针对四旋翼群的控制问题,对其实际应用中控制输入(总推力和扭矩)的有界约束性常被忽略,亦或者只考虑单方面(总推力或扭矩)的约束,没有将两者的约束性同时考虑。此外,在多智能体的flocking协同控制中,皆对控制输入的有界性约束欠缺考虑。故,针对这一不足,本文在对四旋翼飞行器群的flocking协同控制中,增加了对总推力和扭矩的有界性约束条件,并基于李雅普诺夫稳定性原理从严格的数学推导上实现了这一约束条件。(3)为了克服四旋翼飞行器群的欠驱动性,本文采用引入虚拟控制量的方法,通过将系统分为欠驱动的位置控制子系统和全驱动的旋转子系统,推导开发得到了对控制输入(总推力和扭矩)的有界性算法设计,实现了四旋翼群的避撞性、汇聚性、速度一致性。且相较于以质点模型为研究对象的flocking控制问题,针对四旋翼群的特殊性,本文还考虑了偏航角一致性问题。