近年来,无人旋翼机得到了快速的发展和广泛的应用。例如,在军事侦查、目标打击、地形勘探、治安消防、通讯运输等多个领域发挥了重要的作用。但是,无人机在实际应用中仍然存在着很多安全问题。例如,操控由无线电控制的无人机需要丰富的专业知识。未经过专业培训的操控人员极易出现误操作,导致无人机与其它物体发生碰撞。此外,受到作业要求和工作环境的限制,无人机可能在操作人员的视野和无线电的控制范围外飞行。类似这些安全隐患的存在,可能导致无人机发生碰撞从而坠地,造成一定的损失。针对上述问题,实现无人旋翼机自主防碰撞具有重要的研究意义和实际应用价值。根据对无人旋翼机自主防碰撞领域的相关技术研究与分析,发现目前多数无人机防碰撞系统存在测距精度差和受环境影响较大的缺点。本课题提出了一种基于多传感器信息融合的无人旋翼机自主防碰撞系统设计方案。该系统采用激光传感器和毫米波雷达传感器进行测距,然后对两个传感器采集的信息进行融合,实现无人机对障碍物距离的精准测量。对信息融合方法深入研究后,针对传统卡尔曼滤波融合数据发散和扩展卡尔曼滤波对非线性系统估计不准确的问题,本文采用自适应卡尔曼滤波对两种传感器测量数据进行融合。通过理论分析和仿真实验对比,验证了自适应卡尔曼滤波算法融合数据的准确性。然后,根据功能要求设计自主防碰撞系统,包括控制系统以及系统各个模块的器件选型。最后,应用QBall 2无人机实验平台,设计实验方案,对防碰撞系统进行功能性和稳定性验证。通过对实验结果的分析,无人旋翼机自主防碰撞系统达到要求。