近年来,无人机凭借其小体积、强机动性、低成本等优点,在敌情侦查、地形勘测、安全监控以及灾难救援等领域已得到了广泛的应用。无人机要适应这样复杂的应用场景依靠单一的传感器已无法可靠地完成作业任务,怎样使搭载着多种传感器的无人机在未知的室内外环境中实现可靠的定位导航已成为亟待解决的难题和挑战,本文主要研究内容如下:本文着重针对无人机在室内结构化环境和室外弱GPS信号场景中的定位导航算法进行研究,并基于开源飞控pixhawk进行二次开发,搭建了一套小型四旋翼无人机验证平台。其中包括的核心传感器有激光雷达、单点激光雷达、GPS模组(带磁力计)、IMU。对于室内,采用基于图优化的激光SLAM(Simultaneous localization and mapping)算法,完成无人机在XY平面内的同步定位和地图构建,使用单点激光测量无人机在Z轴中的高度,从而实现三维定位;针对无人机倾转机身移动时造成的三轴定位失真问题,提出一种结合IMU的矫正方案。对于室外,传统多旋翼无人机多基于GPS进行定位,在无GPS信号或者信号降级的环境此种方式将导致无人机本体的位置无法被准确估计。因此本文采用GPS模组和激光雷达进行组合导航,基于扩展卡尔曼滤波进行数据融合,为提高融合定位的精度,设计了评估GPS数据质量的方法来剔除其中误差很大的GPS数据。其次,基于ROS中的Navigation建立本文的导航系统架构,并针对无人机的实际应用场景,提出了改进的A*算法进行全局路径规划。最后,在室内房间、室内走廊、室外近建筑物三种场景下进行了飞行测试。实验结果表明,本文设计的导航算法可以为无人机提供准确的室内定位信息,消除累计误差,并能够很好地矫正倾转机身时造成的定位失真;在室外弱GPS信号环境中,可以为无人机提供准确连续的定位信息,可靠地完成导航飞行任务;改进的A*算法生成的全局路径更短、更为平滑,有利于无人机的控制和平稳飞行。