本論文では、外乱およびモデル不確実性が存在する条件下において、駆動不足なクアッドローター無人航空機（UAV）の位置制御のロバスト性と安定性を強化する新しいファジースライディングモード制御（FSMC）戦略を提案する。複雑な動的環境におけるシステムの適応性とロバスト性を実現するために、従来のスライディングモード制御（SMC）に基づき、インテリジェントな2次元ファジコントローラを設計し、システムの可変構造パラメータに適応するようにリアルタイムでSMCパラメータを調整する。まず誤差フィルタ変数の設計に基づき、従来のSMCを用いて追従誤差を抑制する。その後フィルタ変数およびその変化率に基づき、ファジィロジックモジュール（FLM）とSMCを統合した自己学習モジュール（FLM+SMC）を開発し、前述のSMCの2つのパラメータを調整する。さらにFLMの出力信号をSMCモジュールにフィードバックし、最終的にFSMCに基づくUAVの閉ループチューニングシステムを構築する。加えてリーアプノフ理論によりFSMCの安定性を厳密に検証した。最終的に統合シミュレーションにより、設計したFSMCは高精度な軌道追従を実現するだけでなく、ロバスト性および外乱に対する耐性を持つことを示し、SMCおよび適応型放射基底関数ニューラルネットワーク制御（RBFNNC）との比較シミュレーションでその結果を検証した。

スライディングモード制御;ファジィロジック理論;駆動不足システム;無人航空機;自己学習戦略