尾坐式无人机兼具传统固定翼飞机高速巡航与旋翼飞机垂直起降的优点,在军民领域均具有广阔的应用前景。其中,悬停转平飞和平飞转悬停过渡过程是该类无人机特有的飞行状态,但因俯仰角、飞行速度等的大范围变化,对其控制提出了极大挑战,是限制尾坐式无人机应用的关键。本文即针对过渡过程阶段飞行走廊构建、轨迹优化和鲁棒控制等典型问题展开研究,主要工作和创新点包括:（1）为解决传统配平飞行走廊未考虑尾坐式无人机过渡过程飞行速度及姿态动态变化的问题,设计了过渡过程动态飞行走廊。基于过渡过程受力/力矩机理,推导了能表征悬停转平飞“加速、低头”特性和平飞转悬停“减速、抬头”特性的数学模型,通过数值迭代建立了过渡过程动态飞行走廊;为防止过大的高度爬升,进而对走廊加入了爬升速度约束;给出了模型失配对动态飞行走廊的影响规律。（2）为建立可兼顾安全裕度与飞行性能的过渡过程轨迹,提出了综合动态飞行走廊的多指标复合轨迹优化策略。为保证过渡过程轨迹与走廊边界的距离裕度,构造了飞行走廊的变权重参考线,建立了结合变权重参考线和性能需求的轨迹优化目标;在惩罚函数的基础上引入正弦变换,消除了轨迹优化问题的非线性约束,采用拟牛顿法和序列优化技术得到近似最优解;数值仿真表明,变权重参考线是安全裕度与飞行性能的很好权衡,所得过渡过程轨迹迎角更小、控制裕量更大。（3）为保证模型失配时过渡过程轨迹的鲁棒性,建立了考虑耦合不确定性的鲁棒轨迹优化策略。考虑过渡过程初值及螺旋桨拉力系数和机翼气动系数不确定性,引入系统状态的期望和方差构造了鲁棒轨迹优化问题;基于Gram-Schmidt变换作不确定性解耦,采用多项式混沌展开作不确定性量化,将随机鲁棒轨迹优化问题转换为扩维的确定性轨迹优化问题;基于Monte-Carlo测试的数值仿真表明,优化过程中不确定性的纳入显著提高了过渡过程轨迹的鲁棒性。（4）为提升受扰时过渡过程轨迹跟踪的效果,提出了一种由轨迹优化控制量作前馈、LQR误差调节器作反馈,以及通过角加速度补偿姿态扰动的复合鲁棒控制方法。基于过渡过程长周期和短周期模态的动力学特性,给出了LQR控制权重矩阵参数整定方法,建立了闭环结构的指令调度策略;为获得准确的角加速度信号,构造了由标称力矩提供先验信息的角加速度估计模型,并采用Kalman滤波作角加速度估计;数值仿真和飞行实验验证了该复合控制方法的有效性和鲁棒性。