随着多旋翼无人机技术不断突破与创新,凭借其运动灵活、操作简单和稳定可靠等优势,在农业植保、军事安防、气象监控、灾难救援等领域发挥了越来越重要的作用。无人机应用主要通过飞手以航拍的形式对指定场合进行监测,无法与周围环境进行主动交互,存在一定的应用局限性。无人机-机械臂结构又称为飞行机械臂,极大地扩展了无人机应用领域,并可代替人工作业降低危险发生,改善作业环境,提高工作效率。本文主要研究内容为多旋翼飞行机械臂系统的自主导航功能,并在导航基础上进行目标识别与抓取研究。本文分析了多旋翼飞行机械臂系统的研究现状以及关键技术的发展趋势,对多旋翼飞行机械臂自主抓取任务中的自主导航和目标抓取两大关键技术进行了研究,提出了基于机器人操作系统ROS的飞行机械臂自主导航与识别抓取总体方案,包括硬件的总体设计和算法实现流程。根据硬件总体设计进行了零件选型和实物搭建,通过URDF统一机器人描述格式建立飞行机械臂3D模型,并对其进行运动学模型分析,针对飞行机械臂非刚体特性,采用质点系动量和动量矩定理建立了动力学模型。研究了基于ROS的多旋翼无人机自主导航方法,其中包括基于RTAB-SLAM算法的地图构建,基于快速扩展随机树RRT算法的路径搜索以及基于最小化Snap的路径优化方法。研究了基于双目摄像头和激光测距仪的目标检测识别方法,利用ROS物体识别软件包ORK以及3D物体识别算法linemod对物体进行标签和位姿识别,并将位姿信息通过话题通信的方式发送给机械臂轨迹规划器MoveIt,后者依据目标位姿进行机械臂轨迹规划并控制机械臂末端到达指定位置,进而完成抓取作业。搭建了基于ROS的仿真和实验平台,利用物理仿真平台Gazebo和数据可视化工具rviz对自主导航和目标抓取进行可视化联合仿真,仿真过程中产生的地图点和轨迹等数据通过rviz实时监控。通过搭建实验环境和添加障碍物进行飞行机械臂自主导航实验,构建了实验环境的八叉地图,并在八叉图上进行路径规划与跟踪,给出了机械臂自主抓取实现框架。