针对扑翼飞行机器人(Flapping Wing Aerial Vehicle, FMAV)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。采用RBF神经网络对FMAV姿态动力学模型中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。改进鲁棒项消除了为克服干扰造成的控制输入抖振现象。利用Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性进行了分析，并通过数值仿真验证了控制方法的有效性和可行性。
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