El controlador PID tradicional en UAVs de cuadricóptero tiene un rendimiento deficiente, un gran sobreimpulso y un largo tiempo de ajuste, lo que limita su estabilidad y precisión en aplicaciones prácticas. Para resolver este problema, se propone una estrategia de control PID difuso de optimización de ballenas mejorada basada en la inicialización del mapa caótico CRICLE, y se llevó a cabo un análisis de simulación detallado utilizando el software MATLAB (MATLAB R2022B). En primer lugar, para reflejar de manera más realista el comportamiento de vuelo de los UAVs de cuadricóptero, se estableció un modelo de simulación dinámica, y se consideraron las características dinámicas y cinemáticas de la aeronave. Luego, se introdujo la inicialización del mapeo caótico CRICLE para mejorar la capacidad de búsqueda global del algoritmo de optimización de ballenas y para inicializar de manera efectiva los parámetros del controlador PID difuso. Este método de inicialización mejorado ayudó a acelerar el proceso de convergencia y mejorar la estabilidad del sistema de control. En los experimentos de simulación, comparamos los indicadores de rendimiento del controlador PID difuso de optimización de ballenas con inicialización caótica CRICLE mejorada con los controladores PID tradicionales y PID difusos, incluyendo el sobreimpulso, el tiempo de ajuste, etc. Los resultados muestran que la estrategia de control propuesta tiene un mejor rendimiento que los controladores PID tradicionales y PID difusos, reduce significativamente el sobreimpulso y logra una mejora significativa en el tiempo de ajuste. Por lo tanto, la estrategia de control PID difuso de optimización de ballenas con inicialización de mapeo caótico CRICLE mejorada propuesta en este estudio proporciona una solución efectiva para mejorar el rendimiento del sistema de control de cuadricópteros y tiene un potencial de aplicación práctica.