近几年来,随着计算机、MEMS、传感器以及制控智能等技术的快速发展,四轴飞行器在旋翼类无人机中脱颖而出,重新吸引了公众视野,并且得到了各大高校,研究机构以及科技公司等单位的关注。以四轴飞行器为平台的技术研究迅速展开。在军事领域,由于四轴飞行器的广泛应用,目前,其已经成为战场上对敌方侦查等的一种新型作战方式。在民用领域,电力巡线、植保喷药、航拍、货运等一大批传统行业因四轴飞行器的出现而变得更加简单化、智能化。然而无论执行何种任务,飞行过程中的安全仍然是一个大前提,这就需要四轴飞行器具有自主避障检测的能力。针对四轴飞行器自主检测与避障问题,本文提出了一种基于改进D-S证据理论的四轴飞行器避障方法。本文首先对四轴飞行器的机械结构、飞行原理及坐标系与坐标变换相关知识进行了分析,同时介绍了四轴飞行器的避障原理以及常用的传感器和检测技术,并对其原理进行了相关说明。然后针对单一传感器对障碍物识别精度低问题,引入了多传感器信息融合技术,并对其原理、方法等方面进行了研究。详细阐述了D-S证据理论算法同时分析了其融合规则的不足,从证据冲突这一不足入手,引入了证据权,针对寻找最优证据权值,提出了基于FOA改进的D-S证据理论算法。最后,根据各种传感器的功能特性以及四轴飞行器避障对传感器的要求进行了分析并确定了采用三种传感器的避障检测系统方案,分别为器感传距测波声超、器感传距测外红以及器感传达雷光激。从不同的角度,采取不同的方法对障碍物和环境信息进行识别检测。设计了传感器位置布局图,提出了基于改进D-S证据理论的多传感器信息融合的四轴飞行器避障方案。通过对本文提出方法的相关实验测试,实验结果表明本文提出的方法对障碍物的识别具有较高的准确率,能够较大程度的提高四轴飞行器避障精度。该论文有图36幅,表11个,参考文献60篇。