随着科学技术的进步和经济的快速发展,四旋翼无人机的身影逐渐出现在生产生活的各个领域。无人机的三维运动特性和现实三维场景的复杂度也大大地拓展的无人机在自动化领域的发展方向。基于此,本文将对四旋翼无人机在未知地图、无GPS信号的城郊居民生活区类型的陌生环境下,研究此约束和需求下可行的三维避障飞行算法问题,根据场景和障碍物的相关特性选择基于3DVFH算法进行研究,重点解决3DVFH算法中无人机陷入局部最优解的问题和特殊场景导致的算法振荡的问题,以缩短无人机避障飞行的时间,降低避障失败率,最终保证无人机更加高效安全稳定的达到指定目标点。本文完成了四旋翼无人机飞行仿真平台的搭建,分析了目前各个平台的仿真原理和架构特点,根据课题所需的约束对AirSim中主要的仿真模块做了研究与分析。采用与ROS系统相结合的方案,解决了AirSim中存在的信息获取与可视化延迟大的问题,然后实现了四旋翼无人机的定点悬停和特定轨迹稳定飞行,满足了本研究对无人仿真系统的要求。本文基于仿真平台设计了一套支撑算法研究需要的无人机避障控制系统方案,以双目立体视觉为感知构建了无人机实时定位与特定三维地图构建的避障系统。该系统主要通过视觉SLAM的方法进行无人机的位姿估计和定位,采用了对深度距离信息进行三维地图模型建立,最后完成了一套适合于本课题研究的避障方案,为之后的避障算法研究和实验验证奠定了基础。在此基础上,本文进而研究了无人机在三维未知城郊居民生活区环境中的避障算法,根据环境中无GPS、室外光照、障碍物类型、几何特征等因素分析了当前各避障算法的适用范围,研究了局部避障中的3DVFH算法在四旋翼无人机上的部署,重点研究了其中算法陷入局部最优解的问题,并从三个方面针对此问题进行解决,提出了一种具有记忆特点的直方图生成算法,设计了一种解决某些特殊情况下的算法振荡问题的路点选择策略,采用动态系数的方法改进了代价函数,从而解决无人机陷入局部极小值循环的问题,提高了算法的性能。最终通过在搭建完成的无人机仿真平台上采用构建的无人机避障系统方案,对改进后的算法进行验证,证实了其算法的稳定性和优异性。