由于旋翼无人机便捷灵活等特点,军用和民用市场都开始大量使用其执行室内环境下的任务,很多国际无人机赛事都包含了室内场景的内容。为此,本文设计了一种基于UWB/INS的旋翼无人机室内定位系统和无人机高度控制器。论文的主要研究内容以及研究成果如下:本文设计了一种基于UWB传感器的室内定位系统,通过在多环境下测试,分析了遮挡对UWB造成的影响,通过线性拟合以及滑动平均滤波对原始数据进行处理提高精度和平滑度,使单独使用TDOA算法对UWB数据解算的位置精度由0.5米提高到0.3米。本文提出了一种改进结构的梯度下降姿态解算算法,该算法相比于传统梯度下降法减少了一个计算环节,迭代的计算量有所减少。通过飞控姿态解算实验验证,相比于传统梯度下降法,改进算法的时间由原来的350us降低到320us,且解算出的欧拉角精度与传统算法相近。为进一步提升室内定位精度以满足无人机执行较高精度室内任务的需求,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的融合方法,利用UWB基站与机载标签之间的位置关系,基于匀加速度模型建立了状态方程与观测方程,将UWB与INS进行融合得出无人机的状态估计。该系统可以减少UWB产生的多路径效应对解算位置数据造成的误差。为了对组合导航系统进行实验验证,在Gazebo平台设计了水平位置控制器并进行了仿真实验。最后使用实际飞控系统在室内环境进行了飞行实验,实现了无人机在室内环境下定点悬停与航点控制的功能。经验证,位置精度相较于单独使用UWB的室内定位系统,从0.3米提升到0.1米。为提高无人机在室内悬停的稳定性,本文对高度控制应用到的观测器进行标定。将加速度计的测量数据加入原有控制器中,提出了一种基于ESO的改进多级PID高度控制器对无人机旋翼旋转产生的机架震动以及空中气流扰动等外部扰动进行有效补偿,并加入了位置前馈,以增加飞控系统对遥控器油门通道的响应速度。在仿真环境下,使用阶跃信号对传统和改进控制器进行了对比测试,改进控制器在控制性能上优于传统方法。最后经实际系统室内飞行实验验证,改进的悬停精度由0.4米提升到0.1米。