航迹规划与飞行控制作为无人机自主飞行系统的核心,是无人机朝着智能化方向发展的基础。鉴于此,本文以四旋翼无人机为研究对象,针对这两部分内容展开研究。针对在线/离线航迹规划问题,本文基于航迹代价函数,利用乌贼算法搜索全局最优航迹。针对传统乌贼算法长时搜索局域化及精度变差问题,提出一种联合修正的自适应乌贼路径搜索算法,利用联合混沌扰动与变异学习的混合调节机制来扩充乌贼搜索深度,提高搜索精度;引入自适应权重机制减小乌贼搜索范围,提高搜索效率;引入适应度自动筛选机制改善种群多样性,以免陷入局部最优。通过6个基准函数测试验证了所提算法的有效性与先进性,然后将所提算法应用到离线航迹规划,仿真结果验证了所提算法的优越性,且在越复杂的环境下,其航迹优化效果越显著。应用到在线航迹规划,首先将全局规划问题转化为若干航迹分段的规划,然后引入启发式方法确定分段节点,仿真结果显示所提算法满足实时性要求,规划航迹精度高,算法的有效性得到验证。针对四旋翼系统存在内外部扰动、部分状态参数不可测等充满不确定性情况下的飞行控制问题,本文在合理简化动力学模型的基础上,提出了一种结合扩张状态观测器与新型趋近律的新型滑模控制方法。引入一种结合特殊幂函数与饱和函数的新型趋近律,以改善滑模控制固有的高频抖振问题,提高系统鲁棒性。引入一种基于fal(?)函数的非线性扩张状态观测器,对系统中存在不确定性的变量进行在线观测,以便提前给予控制补偿,从而提高系统对环境的适应力。利用新型滑模控制器分别设计位置与姿态系统的控制律,并根据Lyapunov第二法证明了所设计控制系统的稳定性。仿真结果表明扩张状态观测器对干扰具有良好的观测性能,新型滑模控制器可以有效抑制抖振,其控制精度高,鲁棒性强。