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无人机是一种通过操作人员远程设备遥控操作飞行或能够实现自主飞行的非载人飞行器,其具有成本低、无人员伤亡等优势,在许多危险的环境下都能高效、精确地完成任务,因此关于无人机的研究已经成为各国的研究热点。本文中的飞翼式无人机属于非常规布局无人机的一种,相较于传统布局的无人机,飞翼无人机最大的区别就是取消了桶状机身和尾翼,翼身高度融合,因此飞翼无人机具有以下优点:高升阻比、低雷达反射面积、强度高、重量轻。与此同时,尾翼的取消使得飞翼无人机具有纵向静不稳定性,这为控制器的设计带来了巨大的挑战。本文主要关注无人机自主飞行控制中的姿态控制,考虑在系统在具有外界扰动的情况下,对外界扰动的补偿和抵消,系统的稳定性问题,以及利用优化算法提升控制器的性能。首先,本文建立了无人机的常用坐标系,并定义了各种常用的无人机运动参数。在此基础上,基于牛顿力学第二定律,推导了无人机系统的动力学方程组和运动学方程组,得到了飞翼无人机的六自由度非线性方程组。其次,在以上非线性模型的基础上,基于滑模理论,设计了飞翼无人机姿态控制器。首先设计了快速非奇异终端滑模姿态控制器,使用自适应的方式估计外界扰动上界,并使用Sigmoid函数代替符号函数以抑制抖振效应,取得了一定的效果。考虑到滑模控制器的抖振难以消除,本文采用积分滑模和非奇异终端滑模设计了飞翼无人机高阶滑模姿态控制器。为了减少控制的保守性,基于超螺旋方法设计了有限时间扰动观测器估计外界扰动的实际大小。通过仿真,验证了以上控制器的有效性。最后,为了进一步挖掘控制器的性能,并抑制系统的抖振效应,本文采取改进的烟花算法优化控制器的参数。为了提高系统的动态性能,将响应时间、到达时间、超调量和稳态误差四项指标作为系统动态性能的评价指标。同时,为了抑制系统的抖振效应,设计了抖振的评价指标。在传统烟花算法的基础上,利用遗传交叉算法改进烟花算法的变异过程,并利用烟花(或火花)粒子的适应度信息改进烟花算法的选择策略,使得烟花算法在变异和选择上能够利用到所有烟花(或火花)粒子的信息,以提高算法的多样性,防止算法陷入局部最优解。仿真证明烟花算法优化后的控制器不仅提高了系统的动态性能、加强了对外部扰动的抵抗力,还大幅度抑制了控制输出的抖振效应,达到了预期的优化效果。