四旋翼无人机凭借其结构简单、造价低廉、使用灵活等特点,被广泛应用于航测、植保、管线巡查与抗震救灾等多个领域。随着无人机行业发展与应用领域扩大,诸如集群飞行、智慧物流、三维测绘等新型任务对无人机的自动化程度提出了较高要求,传统的人工操作或半人工操作模式已无法胜任大规模、复杂环境下的飞行任务。为使无人机能够更好的完成上述任务,需要其在飞行过程中自主处理环境信息,实现自主定位、主动观测环境、动态规划航迹与主动规避障碍等功能,并最终实现全自主飞行,研究无人机自主飞行系统成为拓展其应用场景,推动行业发展的关键。文章以无人机自主飞行系统为研究对象,首先分析了系统实现所需的关键技术,从自主导航、环境感知与运动规划三方面入手对国内外发展现状进行了系统调研,确定了无人机的软件系统总体架构与分系统任务。在此基础上,给出了硬件在环仿真系统设计方案,完成了自主无人机系统的总体设计。针对无人机在未知环境中的定位问题,文章设计实现了一套基于位姿图优化的组合导航系统。系统使用视觉-惯性里程计（Visual-Inertial Odometry,VIO）获取运动状态估计值,将其对齐到位姿图后输出实时运动状态;之后将运动状态与视觉特征、GPS数据一起添加到位姿图模型中,使用非线性优化方法对历史位姿进行优化,消除VIO的累计误差。考虑到运动规划与环境模型关系紧密,文章将环境感知方法作为运动规划方法的一部分同时设计。环境感知方法以Octo树结构为基础,使用点云与当前位姿构建全局地图,并通过改进碰撞检测逻辑优化了其在高动态环境下的表现。运动规划使用运动基元方法实现,通过求解最优控制问题构建状态转移函数与评价函数,并使用A*方法求解,最终实现无人机运动规划。