随着四旋翼飞行器技术的迅猛发展,组合导航技术已经成为该领域研究的热点。传统的组合导航平台存在精度低、容错性弱、实时性差等缺点,针对飞行器在复杂环境下高精度导航的要求,需要设计一款能够在复杂多变环境条件下实现高精度导航的嵌入式组合导航平台。本论文旨在开发一款四旋翼飞行器组合导航的嵌入式平台,实现复杂环境下的数据采集和多传感器导航数据融合,同时能够解决GPS(北斗)无效时惯性导航模块的误差累积问题,以此提高组合导航平台的精度和容错性能。首先,设计了基于S5PV210处理器、多传感器组合导航的嵌入式硬件平台和Linux操作系统软件的总体框架,对系统软件各模块进行具体设计,完成uboot、kernel和根文件的设计和移植,以及软件平台多线程的设计和数据采集系统底层驱动的编写。然后深入研究了组合导航算法,该算法基于联邦滤波模型采用分布式卡尔曼滤波方法进行惯导/GPS/单目视觉的数据融合,在误差模型基础上采用间接式卡尔曼滤波方法实现惯导/GPS和惯导/单目视觉两个子滤波器的局部估计,主滤波器根据最优系数加权的方法实现全局最优估计。最后进行了嵌入式组合导航平台的机载测试和对比实验,进一步验证了GPS无效情况下单目视觉传感器的对惯性导航模块的误差累积问题具有很好的修正能力,同时也验证了基于单目视觉的多传感器嵌入式组合导航的平台精度和容错性能明显优于单一或任意两组合导航系统,对于组合导航相关技术的研究具有实际参考意义。