近些年来,伴随着飞行控制技术的飞速成长,民用无人机行业作为一个全新的领域收到越来越多企业和学校的重视。尤其在新世纪之后,各个国家不同公司争相推出拥有自身特色的无人机产品,而高校院所和一些科研机构也着力建设无人机系统的智能化研究,包括环境感知、路径规划等。而本课题则是以一套可开发的无人机平台为操作背景,在室内环境下,实现无人机的智能路径规划,验证路径规划算法在实际无人机控制系统下的可行性。主要研究内容有路径规划、图像处理、嵌入式软件开发、ROS系统开发以及无人机控制策略。整个无人机控制系统由三部分组成,包括无人机平台、图像处理系统以及地面站监测系统。实验场地设置在室内,装载在天花板上的摄像头采集到无人机图像,经由图像处理系统解析其实时位置,同时在地面站监测系统的指令作用下,机上系统利用获取到的实时位置,开始进行路径规划操作,实现智能控制。首先,在理论研究上,本文对四种不同的路径规划算法进行了深入的研究。分别是模糊控制算法、A*算法、RRT(快速扩展随机树)算法以及人工势场法。模糊控制算法建立了当前位置与障碍物之间的数学模型,能够有效避免地图中的动态威胁;A*算法通过设计代价函数来优化行走轨迹;RRT算法建立了一种地面搜索结构来寻找最优路径;而第四种算法尝试建立人工势场函数来模拟路径规划的运行过程。同时,本文还针对这四种算法进行比较并做出改进。其次,本文针对整个方案进行了相关软件系统的设计与实现。在图像处理软件系统中,建立图像与串口两个线程,图像线程用来实时解析无人机的位置信息,串口线程将位置信息发送到地面站;在地面站监测系统中,编写位置解析接口和指令控制接口,实现远程操控;在机上系统中,响应地面站指令,利用上传的实时位置信息实现无人机的智能路径规划。最后,在做好前期的软件硬件工作后,本文对整体架构的PID策略进行了分析,并进行一定的参数调整。然后,在搭建好系统各个硬件后,进行无人机实际的飞行规划实验,并对无人机实际飞行效果进行了分析和总结。