微小型飞行器在城市、丛林、隧道、室内等复杂环境下自主执行特定任务时,复杂的飞行任务场景和飞行环境对微小型飞行器的自主导航提出了新的挑战,机载导航系统需要根据飞行任务的需要始终保持较高的自主性和可靠性,能持续提供可靠的导航参数,并且具有一定的环境重建与感知能力,从而满足微小型飞行器智能安全飞行的需要。为此,本文具体结合微小型飞行器载荷限制、运动特性以及飞行环境约束,研究基于惯性/视觉辅助的激光雷达即时定位与地图重构(SLAM)技术,为微小型飞行器提供精确的自身状态信息估计和环境重建信息,同时为提高导航信息输出的频率以及提供高精度的速度信息,开展了基于惯性/SLAM组合导航技术的研究,综合构建的三维激光雷达/惯性/视觉导航系统为满足微小型飞行器在复杂环境下的自主可靠飞行与环境感知提供可行的方案和参考。为实现微小型飞行器对环境信息的有效感知,研究了基于三维激光雷达的SLAM方法。针对激光点云逐帧匹配误差累积的问题,利用当前帧点云与地图点匹配的后端优化方式优化位姿估计和环境重建。针对激光雷达SLAM在微小型飞行器非匀速运动下对于运动畸变不能很好补偿的特点,提出了基于惯性辅助运动模型优化的激光雷达SLAM方法,利用IMU短时精度较高的特点,辅助优化激光雷达运动模型,改进激光雷达SLAM中的点云粗配准,提高了微小型飞行器对自身状态信息和环境信息的感知精度。考虑到激光雷达由于点云稀疏和缺少纹理信息导致激光点云提取中存在较大误差的问题,研究了基于视觉辅助的三维激光雷达SLAM方法。研究了基于特征点法的双目视觉里程计算法,通过随机采样一致算法和非线性优化方法减小视觉里程计的计算误差。在使用视觉信息前,研究了双目相机内参以及相机和激光雷达的外参标定方法。利用双目视觉里程计作为激光雷达里程计的高频辅助,为激光雷达里程计提供局外点剔除和相对位姿初值,进一步提高了微小型飞行器进行环境重建与状态估计的精度和可靠性。针对微小型飞行器的控制器需要获取高频的导航参数从而对飞行器状态进行感知以实现控制,而SLAM系统由于计算量大,输出频率较低,且无法输出高精度的速度信息,开展了惯性和SLAM的组合导航方法研究。在进行了SLAM输出位姿噪声分析的基础上,设计了基于量测信息优化的惯性/SLAM组合导航方法,为微小型飞行器提供高频、高精度的位置、姿态、速度导航信息。最后,基于大疆M600 Pro六旋翼飞行器、Jetson TX2处理器、VLP-16激光雷达等实际硬件设备,设计了微小型飞行器环境重建与自主导航验证平台,对所提出的惯性/视觉辅助的激光雷达SLAM方法进行了综合验证分析,并基于RTK等基准参考设备对所提出的惯性/SLAM组合导航方法进行了分析和评估,有效验证了本文所提出的微小型飞行器环境重建与自主导航方法的有效性,从而为实现微小型飞行器在复杂飞行场景下的应用提供参考。