为提高四旋翼无人机对目标跟踪的动态性能和精度, 结合图像视觉伺服(IBVS)提出一种新型非奇异固定时间滑模控制方法, 实现了四旋翼无人机对速度指令和姿态指令的固定时间精确跟踪。首先通过透视投影建立虚拟图像平面, 利用图像矩推导出虚拟平面的四旋翼无人机动力学模型。在此基础上, 由固定时间稳定理论设计新型固定时间滑模面, 给出了精确的收敛时间估算方法, 分别结合四旋翼无人机动力学模型的位置环和姿态环设计了非奇异固定时间滑模控制器, 并基于Lyapunov理论证明了系统的稳定性。数值仿真表明, 所设计的控制器能避免无人机的超调问题并减小稳态误差, 具有良好的鲁棒性。

针对强非线性、大俯仰角运动的水下运载器纵向运动轨迹跟踪问题提出了一类非线性自适应控制方案。首先, 直接采用非线性运动模型, 在控制器设计过程中引入饱和函数, 通过麦克劳林展开公式避免了俯仰角为小角度的假设限制; 其次, 考虑到运载器非线性运动模型很难给出精确的数学描述并且实际运载器系统存在模型误差, 采用在线自适应方法近似逼近其非线性模型; 最后, 利用Backstepping方法设计了非线性自适应控制器, 并利用Lyapunov理论证明了控制系统的稳定性。半实物仿真结果表明：在考虑测量噪声和参数不确定性的情况下, 该算法对给出的3种轨迹的跟踪误差均小于0.5 m, 俯仰舵偏均小于15°, 俯仰力矩均在105 N·m量级。结果验证了本文提出的控制系统鲁棒性强, 满足跟踪性能要求。