室内环境中无人机自主避障飞行具备很高的应用价值,但完全自治的无人机室内复杂场景的自主避障飞行一直没有实现。细小的昆虫能够利用光流信息进行觅食、起飞、降落、避障和狭缝飞行等行为,受昆虫灵感启发,光流避障逐渐受研究人员所关注。光流避障技术的研究对微小型无人机智能化程度的提高具有指导意义。目前,光流避障方式较为单一,常以平衡左右或上下两侧光流来实现避障,维持与某侧光流或距离不变来实现Wall Following等行为。但在实际复杂场景中,这种避障方式会导致方向的频繁变化,长时间处于旋转运动中的旋转光流对后续光流分析影响较大,进而影响到避障精确性。因此,本文从优化避障方式出发,研究了以下三个方面的内容:1.提出一种基于五点约束的鲁棒光流法。通过优化置信点选取方式,采用全局与局部相结合的五点约束光流计算方法进行光流计算,扩展了Barron光流测试指标进行评估,实验表明本方法可以提高光流计算的准确性和实时性。2.提出一种高度不变时微小型飞行器(Micro Air Vehicle,MAV)室内避障飞行的方法。提出对视场分栏,以每栏中的光流信息、TTC(Time to Collision)信息和目标偏差信息的加权求和作为相应栏的航向偏转倾向度,取倾向度最高的视觉栏为飞行方向,以TTC值大小来触发无人机避障行为的避障方法。这种避障方式,有效解决光流噪声点影响的同时还能减轻光流避障对环境纹理的依赖程度,速度变化频率较低,因此减少了旋转光流对避障的影响。3.研究了高度变化时MAV室内避障方法。给出三种高度控制方式:选择安全方向飞行、维持高度恒定、维持光流恒定。仿真验证了这三种高度控制方式的有效性,并对其特点分别进行分析。其中,安全方向飞行的方法仅需一个摄像头但高度变化较明显,维持高度不变的方式较为简单但易受深度图的计算准确程度的影响,在环境纹理丰富和光照不变的条件下维持光流不变的方式对高度控制效果最好。