多旋翼无人机操作简单,应用范围广泛,近年来已经成为比较热门的研究领域。传统的无人机导航系统依赖卫星导航技术,在诸如城市楼宇以及野外森林等复杂环境下,卫星导航信号易受干扰,导致无人机无法进行有效测速与定位,从而引发飞行事故。针对这一缺陷,本文研究了基于光流法的无人机导航技术,并在此基础上开展了融合光流与惯性导航信息的无人机组合导航相关技术研究。本文首先进行了光流法跟踪特征点的研究,针对光流法应用于多旋翼无人机导航存在大位移的问题,提出了一种以金字塔LK光流算法为基础的光流跟踪改进算法。改进算法在光流跟踪过程中可以对跟踪特征点进行动态筛选,剔除误跟踪特征点,然后本文通过图像位移实验对改进算法进行了性能验证,结果表明本文提出的改进算法能够准确的剔除误跟踪点,提高光流计算的精度。为了将光流法应用于多旋翼无人机导航,本文研究了无人机运动信息在光流场与运动场中的转换关系,分析了光流速度信息与无人机运动速度信息之间的关系,设计了基于光流信息与辅助传感器信息的多旋翼无人机视觉导航方案,并通过模拟室内悬停实验、室内运动实验以及室外飞行实验对设计的导航方案进行验证,实验结果表明基于光流法的视觉导航方案可以应用于多旋翼无人机导航,且能获得准确的导航信息。室内环境下光照与纹理条件比较稳定,光流法导航具有较好的稳定性,但是室外楼宇间等环境下光照与纹理等条件易变化,导致纯光流导航不稳定。为了提高室外无卫星导航条件下多旋翼无人机导航的稳定性,本文在光流法导航基础上进行了基于光流与惯性导航信息的组合导航技术研究。分析了卡尔曼滤波算法的原理,并对各传感器进行了误差建模分析,在此基础上提出了一种融合光流与惯性导航信息的无人机组合导航方案,并通过仿真实验验证了该组合导航方案的可行性。最后本文利用自主搭建的四旋翼无人机获取数据验证本文提出的组合导航方案应用于无人机导航的可行性。分析了实验设备的硬件组成,设计了导航算法实现流程,利用无人机搭载组合导航系统各传感器获取实验数据,并对数据进行分析。实验结果表明本文提出的光流与惯性组合导航方案可以在一定时间内为多旋翼无人机提供较为准确的速度及位置信息。