农情监测是在农业生产中,对农作物的长势情况进行系统监测,例如光照、病虫害、植株密度等,使农作物高效、优质和安全的生长得以实现。农业无人机凭借其作业效率高、价格低廉、操作简单、适用性好等优点在农情监测起到很重要的作用。随着对农用无人机经济性的追求,降低其成本日益受到重视。相对于以往造价高、体积大的传感器设置,选用廉价小型的传感器设置不但可以减轻控制系统的工作量、节省成本,而且当某个传感器在运行中出现失灵时,就可以选用控制策略降级操作,保证系统仍可正常工作;但是廉价传感器在测量精度上会有所降低,如果单一使用很难满足无人机自主飞行的需求。综上所述,组合测量技术和数据融合技术在无人机系统中起到了关键的作用。将这两种技术应用到无人机控制系统中,可更高效的利用各传感器的测量数据,为无人机控制系统的稳定性做好基础,从而确保无人机可以安全可靠的完成任务。本文针对农用固定翼无人机低空低速的作业特点,在对传感器特性和数据融合方法的分析及研究基础上,对无人机姿态的精准解算做出了研究设计。首先,在满足无人机控制系统各项功能指标的前提下,不改变系统的基本结构和不增加硬件的基础上,提出了数据融合的总体设计。其次,对无人机常用传感器的工作特性和适用范围进行研究分析,并着重分析了姿态信息传感器的测量原理及误差来源和产生的原因,初步建立地球重力场和地球磁场的数学模型,为之后的姿态解算进行铺垫。再次,对文中采用的融合算法卡尔曼滤波进行了深入研究,并提出了采用扩展卡尔曼滤波的方法来解决系统状态方程和量测方程非线性的问题,在此基础上提出了加速度计、陀螺仪和低成本多传感器(包括加速度计、陀螺仪、磁强计与GPS)的两种不同的配置方案,并选取欧拉角法和四元数法对无人机姿态进行解算。最后,采用C语言来实现设计的融合算法,在MATLAB中进行仿真实验,结果表明:低成本多传感器的配置方案在测量精度和实时性上都能满足系统的要求,且对比与加速度计和陀螺仪的配置方案在航向角的测量精度上有很大的提高。在无人机飞行实验中,设计了姿态测量系统的硬件平台,将所设计的姿态测量技术引入无人机控制系统中,通过无人机自主飞行,对所设计的方案进行验证。实验场地选择在哈尔滨东北农业大学北校区冰场空地,经过航迹规划后的实际飞行,数据传输模块传回了飞行姿态数据。通过对实验数据的整理和分析,证明此种姿态测量系统可以满足农用无人机控制系统对传感器测量精度和实时性的要求,实现了设计目标,在一定程度上有助于提高农用无人机控制系统的可靠性,为农用无人机的实际工程应用提供了参考。