飞行汽车的智能飞行控制系统原理基于经典的自动飞行控制原理，并结合飞行汽车自身的特点进行定制化设计。
1. 自动驾驶仪的基本工作原理自动驾驶仪是飞行汽车智能飞行控制系统的核心组成部分之一。它工作于反馈控制系统原理之下，旨在代替驾驶员对飞行汽车进行飞行控制。其中包括多种基本组成部分 ：
测量元件（敏感元件）：用来测量飞行汽车的运动参数。例如借助速率陀螺测量角速度，垂直陀螺测量俯仰角、倾斜角（滚转角）、航向陀螺测量偏航角等参数。它们是飞行控制系统获取飞行汽车实时状态的重要“触角”。
信号处理元件（计算元件）：将各种敏感元件的输出信号处理成符合控制规律要求的信号。这个过程包括综合装置、微分器、积分器、限幅器、滤波器等多种设备的协同处理，就像一个复杂的数据“处理器”，以保证信号符合飞行汽车精确控制的要求。
放大元件：其功能为放大经过处理后的信号，一般是指功率放大，满足执行机构可以接收到强劲有效的控制指令要求。
执行机构（舵机）：根据放大元件输出的信号带动舵面发生偏转。例如飞行汽车在飞行中要调整姿态时，执行机构会根据控制指令使相应的舵面产生动作，进而改变飞行汽车的飞行状态。
2. 飞行汽车智能飞行控制系统的工作回路同步回路：当自动驾驶仪开始衔接工作时，同步回路可以保证系统的输出为零，这也就意味着自动驾驶仪的工作状态能够与当时的飞行状态保持同步。在现代飞行汽车中，同步回路由两部分组成，一部分是飞行控制计算机（FCC）内部的同步，另一部分是作动筒的同步。
舵回路：在智能飞行控制系统根据输入信号要通过执行机构去控制舵面时，为了提升舵机的性能，执行机构通常会引入内反馈（把舵机的输出信号引到输入端），从而形成一个随动系统，又称伺服回路或者舵回路。这个舵回路由舵机、放大器以及各种反馈元件（如测速机、位置传感器，对应构成了舵回路的测速反馈和位置反馈）构成。
稳定回路：自动驾驶仪和飞行汽车组合形成稳定回路，它的主要功能在于稳定飞机的姿态，也就是稳定飞行汽车在飞行过程中的角运动。因为这个回路包含了具有动态特性会随飞行条件而变化的飞行汽车本身，所以稳定回路的分析相对复杂。
控制回路：稳定回路再加上用来测量飞行汽车重心位置或速度信号的元件以及表征飞行汽车空间位置几何关系的运动学环节，就组成了更大的控制回路，也称为制导回路，实现对于飞行汽车飞行轨迹和姿态的全面控制。
3. 与飞行汽车特殊需求相关的工作方式3.1考虑飞行汽车多模式飞行需求的控制飞行汽车不同于传统飞机，它经常需要在垂直起降（VTOL）和水平飞行之间进行转换，这就要求智能飞行控制系统具备适应这种多模式飞行的能力。例如在垂直起降阶段，通常是靠旋翼、螺旋桨或者喷气发动机产生的向上推力来克服重力，实现平稳的起飞和降落。飞行控制系统要精确控制每个旋翼或者发动机的动力输出，确保升力均匀且稳定。一旦切换到水平飞行模式，控制系统则要着重考虑与空气动力学相关的因素，像机翼产生的升力、飞机的姿态平衡等，并且还要兼顾转换过程中飞行状态的平稳过渡。
3.2 应对行驶与飞行状态转换的控制飞行汽车还需要在陆地行驶和空中飞行这两种状态之间进行转换。在这个过程中，控制系统需要对可伸缩的翼展（如果有这种设计）、倾转旋翼（在不同角度下改变推力方向）或者多旋翼设计等转换机构进行控制。并且这种控制要确保在行驶到飞行、飞行到行驶转换过程中，飞行汽车的安全、稳定以及各种系统间协调的过渡。
智能飞行控制系统在飞行汽车中的应用案例智能飞行控制系统在飞行汽车的研发和实验项目中已经开始被广泛的探索和应用。
1. 小鹏汇天飞行汽车的应用实例小鹏汇天正在进行飞行汽车的研发工作，截至2024年10月累计申请专利近800项，其中发明专利占比70%，这些专利主要集中于飞行汽车的安全系统、动力系统和飞行控制等核心技术板块。虽然并没有太多公开的技术细节描写其智能飞行控制系统如何工作，但不难推测，鉴于飞行汽车需要应对复杂的城市低空环境，小鹏汇天的飞行汽车中的智能飞行控制系统必然扮演着重要角色。例如在飞行汽车从陆地航母（母车）分离并进行飞行的过程中，智能飞行控制系统要保证起飞、飞行和降落过程的精准控制。像在复杂城市环境下需准确控制垂直起降、精确降落，还要在6轴6桨双涵道设计下保持飞行全过程的高稳定性，这些离不开智能飞行控制系统的支撑。同时也要符合飞行器搭载的全球首个800V碳化硅增程动力平台关于能量管理、输出对于飞行要求等的协调控制 。
2. 德国Lilium公司eVTOL项目德国Lilium公司的eVTOL（电动垂直起降飞行汽车）项目是飞行汽车研发领域中的典型案例。在这个项目里，智能飞行控制系统要解决两大关键技术挑战：一是基于多旋翼的垂直起降控制；二是常规固定翼下的水平飞行控制，并且要让两种飞行模态之间能够平稳的切换。Lilium公司的飞行汽车关键子系统均由一级航空航天供应商提供，其中霍尼韦尔公司提供了航空电子和飞控系统，这一飞控系统必然包含高度智能化的控制系统来满足复杂的飞行需求。在实际飞行时，从起飞开始，智能飞行控制系统要控制多个旋翼在不同的飞行阶段输出合适的动力以保证垂直方向上稳定、可控的起降；当切换到水平飞行时，要合理调整飞行姿态，平衡机翼升力与飞行角度、速度等众多参数。在整个飞行过程中确保飞行汽车在各种气象条件、不同飞行任务需求下都能安全、稳定、高效的运行 。
飞行汽车智能飞行控制系统的关键技术飞行汽车的智能飞行控制系统涉及多种关键技术，这些技术共同保障飞行汽车在不同飞行状态下的稳定性、安全性和精确性。
1. 高精度传感器技术惯性测量单元（IMU）：它能够实时测量飞行汽车的加速度和角速度等信息，是判断飞行汽车姿态变化的关键传感器之一。通过精确的加速度和角速度测量，IMU可以为飞行控制系统提供即时的飞行汽车状态反馈，使得飞行控制系统可以及时调整飞行控制参数，避免因姿态失控带来的飞行风险。例如在起飞、降落或者遇到气流干扰时，IMU的准确测量让飞行汽车及时修正自身姿态 。
全球定位系统（GPS）：为飞行汽车提供精准的位置信息，确保其准确飞行于预设航线。GPS不仅能确定飞行汽车的经度、纬度，而且在高度信息的测量上也有一定的精度。这对于飞行汽车在复杂空域环境中的导航至关重要，特别是在城市低空环境下，准确的位置信息可以确保其避开障碍物、在预定地点起降，并实现与其他飞行器的安全间隔。
气压计：主要用于测量飞行高度。在飞行汽车的飞行过程中，气压的变化与飞行高度有直接关系。气压计通过检测外部气压转化为高度数值信息，这个信息对于飞行控制系统在垂直方向上的飞行控制起到了非常关键的参考作用，比如在按照规定高度飞行、垂直起降的高度控制环节等方面都会用到气压计测量的高度值。
超声波测量模块：在飞行汽车的低空飞行和着陆阶段发挥着独特的作用。它可以用来探测飞行汽车与周围物体（如地面、建筑物、其他飞行器等）之间的距离，提供近距离范围的辅助感知。在起飞前判断周边障碍物距离以及降落过程中的精确海拔探测等情况下友好准确使用超声波测量的结果，有助于确保飞行的安全性。
2. 先进的算法技术模糊控制算法：模糊控制算法的核心是通过将精确数值转化为模糊集合来处理诸如飞行环境等不确定性和非线性因素对于飞行汽车的影响。在实际的飞行汽车控制中，比如对于飞机姿态（俯仰、滚转和偏航）的控制，模糊推理和决策机制使得模糊控制器可根据飞行汽车当时的各种状态指标按照设定模糊规则输出控制指令，从而在不需要特别精确的初始信息情况下也能实现增强飞机稳定性和操控性的目的；在飞行汽车导航方面（航线跟随和轨迹跟踪），它可以利用模糊控制应对气象条件或者空域信息不完全情况下的导航控制任务，提高飞行汽车的导航精度和鲁棒性 。
神经网络算法：其最大的优势在于可以实时调整自身参数来适应飞行条件的变化。飞行汽车在飞行过程中会面临不断变化的气动力特性（例如不同的风速、风向会影响飞行汽车的飞行）以及外部的干扰（如空中气流的不稳定或者城市中的电磁干扰等），神经网络算法能够有效补偿这些非线性因素对于飞行汽车飞行带来的影响，例如可以缓解飞行包线边缘（飞行过程中的极限工况）的控制响应延迟情况，进而增强飞行控制系统的鲁棒性和稳定性。而且，基于神经网络的飞行控制系统可以不断在线学习和进行自身参数调整，持续性优化飞行汽车的飞行控制效果 。
3. 系统集成技术在飞行汽车的智能飞行控制系统中，集成众多的系统组件是实现复杂飞行功能的保障。例如前面提到的各种硬件设备（传感器、作动器等）需要与软件部分（以微型计算机为算法计算平台、各种接口等）相集成。飞行控制系统要将这些来自不同组件的信息进行整合处理，硬件和软件之间需要建立高度精确和高效的数据传输和通信协议，以此来保证系统的稳定性、可靠性、精确度以及实时性。硬件设备如多个传感器收集到的飞行状态数据要能够准确无误且及时地传输到软件算法平台进行处理计算，然后将计算结果传输到对应的硬件执行机构中去完成相应的控制指令。再者，智能飞行控制系统也需要与飞行汽车的其他系统（比如动力系统、能源管理系统）进行有效的集成。当飞行汽车的动力系统出现功率变化或者能源管理系统进行能量分配调整时，飞行控制系统需要及时得到信息并且在飞行控制策略上做出合理调整，做到整体车辆系统协调运行。
现有飞行汽车智能飞行控制系统的优缺点1. 优点1.1提高飞行安全性飞行汽车智能飞行控制系统可以实时监控飞行汽车各部件的状态，并对一些潜在的故障或者危险进行预判和处理。借助高精度传感器技术和先进的算法，它可以监控飞行汽车的飞行姿态、速度、高度、发动机参数等众多关键指标。例如利用神经网络算法强大的故障识别能力，当传感器数据出现异常波动时及时发现传感器故障或者飞行过程中的动力系统异常等问题并进行容错处理，以及利用模糊控制算法的规则在复杂气象条件下预防飞行风险，从而极大提高了飞行安全性，降低了因各类故障或者人为失误而引发事故的概率 。
1.2优化飞行性能通过自适应算法（如模糊控制算法和神经网络算法）对飞行汽车的飞行轨迹、姿态控制和推进系统进行优化。在轨迹优化方面，可以根据实时的环境信息、空域流量信息和预定飞行任务计划为飞行汽车规划最优的飞行路径，减少飞行过程中的能量消耗、飞行时间并且提升机动性。在姿态控制上，根据飞行汽车的实时状态（例如重心变化、外部环境干扰等）动态调整控制指令，使飞行汽车达到最佳的飞行姿态，让机体升力、阻力等气动性能处于最佳匹配状态，提高燃油或电力效率等，像小鹏汇天飞行汽车在不同飞行阶段根据智能飞行控制系统的优化达到更优的飞行性能 。
1.3降低驾驶员操作难度智能化的飞行控制系统承担了许多复杂的飞行控制任务，让驾驶员不需要进行高度复杂的手动操作。在飞行汽车从陆地状态转换到飞行状态、垂直起降、以及在不同飞行模态（如垂直起降与水平飞行之间）切换等复杂过程中自动完成多数控制任务。以Lilium公司的eVTOL为例，即使在不同飞行模式转换下，驾驶员也不需要手动去频繁调整各个控制部件，减轻了驾驶员的工作量，同时也降低了对驾驶员过高飞行驾驶技能的要求，更好地适应飞行汽车未来走入大众消费市场的趋势 。
2. 缺点2.1系统复杂性高带来的可靠性挑战飞行汽车智能飞行控制系统汇集了众多的子系统、组件、传感器和算法模块，这种复杂性使系统整体的可靠性面临挑战。任何一个环节或者组件（如传感器故障、软件程序漏洞、电气接口故障等）出现问题可能会对整个飞行控制系统产生影响甚至导致系统失效。例如硬件方面，尽管各个传感器都进行了高精度的测量设计，但传感器的老化、外部环境的电磁干扰等因素可能导致传感器的数据错误输入到控制系统；软件层面，复杂的算法可能包含软件Bug或者程序逻辑冲突，并且不同算法模块之间的兼容性也需要经过精心的设计和大量的调试，如果处理不当就会影响系统的稳定性和可靠性。
2.2高度依赖外部环境数据智能飞行控制系统在很大程度上依赖于精确、实时的外部环境数据，如GPS信号、气象数据等。然而在一些特殊环境中，例如城市峡谷地区（高楼林立可能遮挡GPS信号）或者遭遇突发的强烈气象干扰（如强电磁风暴对传感器信号干扰）等情况下，可能会导致数据采集不准确或者中断，进而影响飞行控制系统的决策和控制。如果GPS信号丢失，飞行汽车可能无法精确获取自身的位置，导致偏离预定航线或者在复杂空域中面临碰撞风险；若气象传感器受到干扰不能准确测量环境气象条件，飞行控制系统制定的飞行姿态调整或者速度控制策略可能是不合适甚至危险的。
2.3成本相对较高为了实现复杂的智能飞行控制功能，需要采用高精度的传感器、高性能的计算平台、先进的算法以及多方面的安全备份和冗余设计。这些往往意味着高昂的成本投入。高精度传感器诸如IMU、高精度GPS模块等价格昂贵，高性能计算平台需要强大的处理器来满足复杂算法的运算需求和快速的数据处理，而且为了保障飞行安全特别加入的冗余系统（如多个传感器备份、多套计算单元备份等）都会增加成本。这使得飞行汽车整体造价上升，不仅影响其商业推广的速度，也可能限制了普通消费者的购买能力，不利于飞行汽车的普及，例如可以看到小鹏汇天投巨资研发飞行汽车且研发期较长，其中飞行控制系统成本在整体成本中的占比不容小觑。
未来飞行汽车智能飞行控制系统的发展趋势1. 系统综合化与模块化综合化方面：飞行管理系统（FMS）和飞行控制系统（FCS）会更加趋于综合化设计，就像在eVTOL的发展趋势上所体现的那样，出于简化操作、轻量化、集成化和经济性等多方面的考虑，综合化的设计有助于提高飞行汽车的整体性能。以典型的飞行任务为例，从起飞规划、到空中航线选择与飞行控制调整、再到降落环节，这两个系统的综合为飞行汽车提供了统一且高效的飞行决策与执行流程。在综合化过程中，两者之间的数据共享和交互更加快捷简单，飞行任务信息（如目的地设定、飞行限制等）可以在两个系统间无缝对接，从而减少了信息传输和转换的延迟与错误，提高飞行效率和安全性 。
模块化方面：飞行汽车智能飞行控制系统的模块化设计可以让系统的搭建、升级和维护变得更加简单方便。制造商可以根据不同飞行汽车的应用场景或者功能需求，定制不同的模块组合。例如针对城市短途低空通勤飞行汽车设计小巧轻便的传感器模块和简约而高效的控制算法模块组合；对于需要执行长距离运输任务的飞行汽车则可以组装更强大的导航模块和高精度的飞行姿态模块组合。而且在系统出现故障时，可以快速定位到故障模块并进行替换维修，降低维修成本和维护时间，提高飞行汽车的使用效率。
2. 智能化水平提升更强的自主决策能力：通过更先进的人工智能算法，飞行汽车智能飞行控制系统将能够处理更加复杂的飞行任务和应对多样化的飞行环境。例如在遇到突发的气象灾害或者突发的空域管制变化时，智能控制系统可以快速综合各种信息（包括来自计算机视觉识别的周边空域物体信息、气候预测系统的气象信息以及空中交通管制部门的实时指令等）自主制定出新的安全飞行计划并执行，有效规避风险。
更好的人机协作模式：未来的飞行汽车控制系统不是单纯将人类驾驶员排除在外的自动化控制，而是更加优化的人机协作模式。在飞行汽车的驾驶中，一方面智能控制系统能够为驾驶员提供更为全面准确的飞行决策辅助，驾驶员可以通过更加直观的交互界面（融合了语音交互、手势识别等技术）获取飞行信息并下达指令；另一方面驾驶员也可以参与到飞行控制系统的部分决策环节中，例如在特殊情况喜好上（如选择风景优美但是较为复杂的飞行路线等），智能控制系统以驾驶员的输入为参考并结合自身的安全性评估最终确定飞行计划。
3. 安全性能提升冗余设计加强：为了应对飞行汽车可能出现的各种系统故障，未来飞行汽车智能飞行控制系统会加强冗余设计。硬件方面可能会增加更多的备用传感器、备份电源、备用通信链路等；软件方面，也会采用多套控制算法，通过数据融合和互补来提高整个系统的容错能力。例如在传感器冗余方面，不但可以增加传感器的数量，还可以采用不同类型或者不同原理的传感器测量相同的参数，在一个传感器出现故障时其他传感器可以正常提供数据以保证飞行汽车的稳定飞行，软件上可以是在一套主飞行控制算法失效的情况下，备用算法可以立即接手飞行控制权并且进行安全降落或者保持稳定飞行状态等动作。
网络安全强化：随着飞行汽车高度智能化并且与外界网络连接更加紧密（比如与空中交通管制系统实时交互、地面的飞行汽车调度中心数据连接等），其面临的网络安全威胁日益增加。未来的智能飞行控制系统将采用更加高级的加密算法、入侵检测系统、防火墙等技术手段保障飞行控制系统的数据安全、隐私安全和飞行安全。以防黑客通过入侵飞行汽车控制系统修改飞行参数或者窃取飞行汽车的用户隐私信息，确保飞行汽车在强大网络安全防护下进行飞行作业。
