无人机因其轻巧灵敏和安全可靠等优势,在室外获得了广泛的应用,如航拍摄影、农田灌溉、电力巡检等等。相比室外,无人机在室内的应用受到极大限制,究其原因不外乎所依赖的卫星导航系统在室内信号受限。针对无人机在室内应用受限问题,仅依靠自身搭载的传感器来完成在室内或未知环境下的飞行探索已经成为一个研究热点。基于上述背景,本文以四旋翼无人机为平台,结合双目视觉传感器并融合惯性测量单元,搭载机载计算机和激光雷达,设计了一套室内自主导航系统,用以解决无人机在室内的应用问题,本文的工作内容为:首先,本文在前端方面采用Shi-Tomasi算法进行特征提取,再采用LK光流法来对特征点进行追踪,并就光流法在高速运动的情况下难以满足小运动假设的问题,采用了梯度金字塔进行降采样。针对纯视觉定位存在的局限,在相机输出位姿后融入惯性测量单元信息,并先后进行了初始化以及非线性优化,同时引入了闭环检测模块来修正过程中产生的累计误差,然后再总结并设计了整体的处理框架,分别对每个处理过程进行了详细说明。其次,本文在路径规划算法中选择了RRT算法,针对其相关的RRT*算法存在随机抽样使效率不高的缺点,将随机均匀抽样改进为一定范围内抽样,并增加真实物理约束,用来匹配无人机的物理特性,然后进行了仿真实验对比,结果表明其改进后能快速找到最优解并提高计算效率。在地图构建环节,本文基于松耦合方式融合了激光和视觉惯性信息,以此来获得环境地图。最后,设计了整体的系统框架,并完成了硬件平台和软件系统的搭建。在ROS环境下先用数据集测试了双目视觉惯性的定位效果,结果表明融合惯性信息的双目视觉其定位效果更加稳定。再进行了相应的模拟仿真,包括位姿控制仿真和路径规划仿真,有效验证了系统的稳定性。然后通过实机进行了定点飞行测试、地图构建、自主飞行,验证了本文自主导航系统的可行性。