近年来,随着空中机器人的发展,以四旋翼无人机为代表的多旋翼无人机受到了广泛关注。由于其出色的灵活性、较小的体积和相对便宜的成本,多旋翼无人机在许多实际应用中得到普及,如搜索营救、安全侦查、快递送货、电力巡检、灾害救援等。本文针对如何使无人机在复杂环境中安全、快速的飞行问题展开研究。本文的主要工作如下:（1）根据实际自主飞行任务需求,完成了四旋翼无人机实验平台的搭建和机载传感器设备的选型;同时设计了基于ROS的分布式系统方案,具体由Intel NUC机载计算机和地面站组成,并对系统中的计算资源进行了整合。（2）在状态估计和控制精准度有限的条件下,如何保证无人机的飞行安全和效率是关键问题。首先,本文通过使用OMPL运动规划库中的RRT*算法完成前端的路径规划,找到一条初始的无碰撞路径。然后使用时空解耦的方法完成了后端的轨迹规划。在空间轨迹中,为了提升整个系统的鲁棒性,并降低其他模块在无人机自主航行过程中可能存在的安全性误差,在保证空间轨迹光滑性的基础上,考虑周围障碍物产生的推力信息,使用了一种基于梯度下降的方法,将空间轨迹推离障碍物一定距离,以保证无人机的飞行安全。之后为了使无人机在稠密环境中更加激进的飞行,对生成的具有固定几何形状的空间轨迹,在不违反动力学可行性约束的情况下,进行了时间上的优化,从而使轨迹规划问题被高效的解决。（3）在Rviz可视化平台上模拟了不同障碍物密度下的轨迹规划效果。为了保证在实际飞行中的安全性,还在DJI Assistant 2物理仿真环境中模拟了大疆M100无人机实际寻迹的效果,针对实际飞行出现的问题进行了有针对性的解决。最后在室外已知全局地图下开展了无人机自主飞行实验测试,实验结果验证了本文所设计并实现系统的有效性和可行性。