Quanser无人机系统(Unmanned Vehicle Systems)的实验平台是由六个OptiTrack摄像头、Qball-X4四旋翼无人机、Qbot地面机器人、PC主机、内嵌实时控制软件QuaRC的MATLAB/Simulink和无线通信模块组成的。它可以用来进行四旋翼无人机及Qbot控制器的设计、传感器融合、航迹或轨迹规划、轨迹跟踪和多无人机器人的协同工作等方面的研究,通过半实物仿真的方式可以直观的进行理论及方法上的验证。近年来对四旋翼无人机的姿态估计的研究已经成为无人机研究的热点之一,而移动机器人的轨迹规划运动控制的研究也有着广泛的实际应用范围。本文利用Quanser无人控制系统进行基于传感器融合的Qball-X4姿态角roll的估计和Qbot的轨迹规划研究。在滚动角估计方面所采用的是加速度计和陀螺仪的测量信号进行融合,现有的传感器融合方法如Kalman滤波、粒子滤波、扩展Kalman滤波等方法来进行融合,针对实验平台以及两种传感器的频域特性设计了一种简单而实用的互补滤波器；在轨迹规划方面,针对Qbot设计了多种轨迹规划方法,本文的主要研究内容与创新可概括如下：(1)对四旋翼无人机的非线性模型和移动机器人的差动驱动数学模型进行了建立,并对非线性模型进行线性化处理,方便对控制器的设计和运动方式的分析。并根据数学模型进行Qbot半实物仿真实验的控制模型的搭建。(2)分别对慎思式轨迹规划、反应式轨迹规划和混合式轨迹规划进行了设计。设计出基于红外传感器和碰撞传感器融合的反应式规划方法,实现简单的避障,搭建半实物仿真平台进行方法验证,取得不错的效果。(3)研究轮式移动机器人的基本运动方式,设计了一种基于Lyapunov的反馈轨迹跟踪控制方法,并证明了该方法的稳定性、可行性。在MATLAB Simulink中搭建半实物仿真模块对该方法进行半实物仿真实验,通过实验结果很好的验证了控制方法的有效性,拥有很好的跟踪性能。(4)分析四旋翼无人机的姿态角roll的估计方法,同时通过加速度计和陀螺仪测量计算的滚动角的值进行融合得到估计值,做为控制器的反馈信号。并用半实物仿真实验验证,取得了很好的效果。