目前地震、火灾、矿难等事故给人们的生命及财产带来了极大的威胁,而这些灾难造成的事故现场往往在隧道、高楼、商场、地下等狭小密闭的室内环境,给救援工作带来了极大的困难。不清楚室内环境,无法定位遇难人员位置是救援工作难以及时有效地开展的主要原因。而随着科技的发展,无人飞行器技术作为新时代科技发展的代表性技术已经逐渐被应用到军事、农业、生产、巡检等领域,其具备体积小、自由度高、可以垂直起降、功能性强等特点。本文研究了基于旋翼无人飞行器的室内搜救系统,该系统主要包括控制导航系统、目标检测系统以及信息传输系统。结合无人飞行器室内导航技术以及图像处理技术,利用四旋翼无人飞行器搭载摄像头,实现利用无人飞行器对室内环境进行导航并完成人员搜救任务。针对控制导航系统,首先搭建了四旋翼无人飞行硬件平台,并利用CIFER软件辨识得到其系统模型,设计了基于模型的反步控制器。其次针对环境特征信息不可靠导致导航可靠性降低问题,本文提出了一种基于径向基(Radical Basis Function,RBF)神经网络预测补偿的室内智能导航算法,利用二维激光扫描仪、光流传感器、惯性导航传感器进行多源数据融合,有效提高了导航信息的可靠性。针对目标检测系统,本文结合基于多智能体的轨道特征提取技术和YOLOv3图像目标识别检测算法,最终使四旋翼无人飞行器在室内环境下能够自主导航并且识别检测出遇难人员,完成搜救任务。本文最后利用四旋翼无人飞行器在室内环境下进行定点和轨迹实验,同时利用实地拍摄的照片完成了目标分类与检测实验,结果表明本文设计的搜救系统具有一定的可行性,能够完成预期的任务。