焦金彦，薛建平，董新民，刘娇龙

（空军工程大学航空航天工程学院，西安 710038）

0 引言

四旋翼飞行器具有简易灵活、体积小、稳定性好等特点，广泛应用于航拍、救援、货物投送等领域，适合于室内和城市飞行，同时也是开展科学实验的良好平台。因此，得到广泛关注和研究［1］。

目前对于四旋翼的飞行控制方法研究十分广泛，如传统的 PID 控制［2］、LQR 控制［3］，以及滑模控制［4］、反推控制［5］等非线性控制方法。这些方法都能够实现对飞行器的有效控制，且具有一定的鲁棒性，但在应对控制精度较高的问题时（比如编队飞行、线路巡检［6-7］等）就略显不足。因此，如何对四旋翼飞行器进行高精度的控制，对这些特殊应用具有重要意义。迭代学习控制（ILC）为实现四旋翼飞行器的高精度控制提供了新方法和思路。

迭代学习控制思想最早是由日本学者Uchiyama［8］提出的，Arimoto 等人［9］在 1984 年提出 D 型学习算法并证明了其收敛性，这是关于迭代学习控制的开创性研究。迭代学习控制主要针对具有周期性运动特点的对象，通过不断地重复相同动作或过程，修正控制输入，最终实现期望的控制目标。随着研究的深入，迭代学习控制应用领域越来越广泛，如抛射体控制［10］、列车控制［11］、机器人控制［12］、工业过程控制［13］、间歇式过程控制［14］等。

目前，基于迭代学习控制方法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制引起了学者的研究兴趣。ETH Zurich团队［16-18］利用高精度的实验平台开展了一系列四旋翼飞行器自主飞行研究，提出了基于历史数据优化四旋翼飞行器控制效果的离散控制方法。……