经过长时间的进化过程,扑翼飞行已成为一种成熟优越的飞行方式。大自然中鸟类和昆虫不约而同的选择扑翼飞行,说明了其优越性。基于其可悬停和低速飞行的优点,扑翼飞行可以应用到复杂多变的环境中工作。虽然目前扑翼飞行机器人已获得阶段性研究成果,但是在实际工程应用中,扑翼飞行面临着多种挑战。例如,低雷诺数下如何获取高升力、建立精确的动力学模型、提高飞行效率、控制方法的实际应用等等。基于此,本文以四扑翼微型飞行机器人为研究对象,以获取高升力和实现实际工程中姿态控制为研究目标,从其动力学建模分析与姿态控制两个方面进行了研究。本文首先从仿生学角度出发,对扑翼飞行气动力获取的原理进行了总结。根据四扑翼微型飞行机器人的结构特点,将其机构分为驱动机构和拍动机构。通过将设计模型导入ADAMS验证了选取的驱动参数的合理性。通过对驱动机构几何分析,确定了输出拍动角与输入曲柄转角的运动学关系。接着,根据拍动机构特点,在伪稳态三维叶素法的基础上,引入二面角建立了四扑翼微型飞行机器人的气动力模型。以平均升力为目标函数,对驱动机构参数、拍动机构二面角参数等进行了分析,为四扑翼微型飞行机器人的动力学优化设计提供了理论依据。为了实现四扑翼微型飞行机器人的升推力测试,为动力学分析提供实验验证,搭建了气动测力平台。首先以一个悬臂梁为单元,设计了双L型可吸附式小型三维力传感器主体,通过对测力传感器有限元仿真分析验证了原理:弹性体变形→应变片电阻变化→电信号→力的可行性。静态标定实验结果表明,所设计的三维力传感器具有良好的性能指标。气动测力系统的良好动态演示则为之后四扑翼微型飞行机器人的动力学实验提供了研究基础。在四扑翼微型飞行机器人的控制研究方面。首先,通过对其动力学总体性质分析为非线性控制器的设计提供了理论依据。针对四扑翼微型飞行机器人在实际应用中的姿态控制问题,基于RBF神经网络设计了滑模鲁棒自适应姿态控制器。首先,采用RBF神经网络对扑翼微型飞行机器人姿态动力学模型中的未知项角速度进行逼近,并设计自适应律减小神经网络逼近误差。其次,改进鲁棒项消除了为克服干扰造成的控制输入抖振现象。最后,利用Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性进行了分析。仿真结果表明,设计的姿态控制器具有良好的鲁棒性和适应性。