- 文献综述（或调研报告）：
四旋翼飞行器的国外研究历史：
1999年斯坦福大学启动“厘米级旋翼飞行器第二阶段项目”，主要集中在研究空气动力学分析，原型制造，动力系统设计和稳定控制四个领域。他们发表了一些四旋翼飞行器模型分析和设计制造的论文，搭建了多个实验平台。实验结果表明，小尺寸的飞行器结构强度增加，但是空气动力学分析更加困难。
2002宾夕法尼亚大学“General Robotics, Automation, Sensing and Perception,GRASP”实验室的 D.Mellinger 和 V.Kumar等研究者使用图像视觉处理进行飞行器姿态的检测，通过在室内加装摄像头获取特殊标志的位置信息，将飞行器的机载测量数据和摄像头采集的数据融合进行计算，可以得到高精度的位置和姿态测量。
2002年澳大利亚国立大学的P.Pounds和R.Mahony合作在四旋翼飞行器的实验平台上尝试对大型飞行器的制造设计和动力建模，发现了项目的问题关键在于对于旋翼的控制和姿态的动态控制。基于牛顿欧拉方程，他们推导出了六自由度的四旋翼模型，并且在俯仰和翻滚上进行解耦，设计出来单输入单输出的飞控系统，成功在室内和室外进行试飞。
2003年，新加坡国立大学的无人机团队对无人机飞行系统进行非线性控制实验，依次实现了复合非线性反馈控制系统和多输入多输出反馈姿态控制器，最后实现了对小型四旋翼飞行器的全包络的自主飞行控制。
2004年，瑞士联邦理工学院的OS4项目开展于自治系统实验室，测验了五种不同的无人机控制器。第一个是基于李雅普诺夫的非线性控制器，第二种和第三种是基于PID和LQ控制，第四种和第五种是使用反步和滑模思想进行设计。
2009年，A Das在四旋翼飞行器的简化模型下，针对动力学设计了拉格朗日形式的动态线性控制，同时将神经网络运用在对气动力和气动力矩的估计上。Travis Dierks在无人机无干扰的情况下设计了基于神经网络和输出反馈的控制器，成功验证了神经网络和反馈控制的可行性。
2010年，Regula基于动力学建模来设计控制算法，将卡尔曼滤波运用到飞行器的姿态检测中，Cowling利用飞控系统的差分动力学特性，将飞行器的路径跟踪问题转化为了非线性约束优化问题，然后设计线性的二次调节器运用到无人机的控制器中并实现了实时控制。
2013年，Hao Liu等人用PD和鲁棒补偿器来设计线性时不变系统控制器，设计在不确定转子状态下的鲁棒姿态控制器。
2017年，Jemin Hwangbo使用强化学习去训练对四旋翼飞行器控制的神经网络，成功验证了算法的实用性和准确性。
