随着无人机技术的高速发展,无人机可用于搜索、救援、航空摄影、交通运输以及许多其他军事和民用领域。由于其简单的结构,四旋翼已经引起了科学研究者的广泛关注。在许多应用场景中,四旋翼需要在复杂而具有挑战性的环境下执行自主导航,自主避障和其他任务。无人机自主穿越多重门框越来越受到国内外无人机比赛的重视,陆续将其作为一个比赛考核科目,用来检验参赛无人机的智能性与自主性。本文设计如下实验场景用以研究无人机室内自主定位与穿越多重门框关键技术:四旋翼需要在室内自主穿越3个门框,其中某个门框中间增设旋转障碍物,无人机需要以合适的速度穿越旋转障碍物。要完成上述设计场景需要研究解决以下三个问题。本文首先研究解决四旋翼在室内位置与姿态的估计问题。四旋翼在无卫星导航环境中,需要通过自身搭载的传感器对周围环境的信息进行处理,估计出自身的位姿信息。本文利用机载双目视觉传感器与IMU（Inertial Measurement Unit）,通过视觉惯性里程计（VIO,Visual-Inertial Odometry）算法完成无人机自身的位姿实时估计,并进行实飞验证。然后研究无人机穿越多重门框的控制问题。穿越门框涉及无人机的位置控制,穿越旋转障碍涉及无人机的速度控制。本文先分析建立了四旋翼的运动学模型,针对四旋翼的非线运动学模型使用简化策略,通过双环串级PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器完成四旋翼的位姿控制,并在真实实验中完成验证。最后完成矩形门框和旋转障碍的目标检测,解算出目标相对于无人机的位置,进而计算出无人机的最佳穿越航点与穿越速度。本文利用无人机平台搭载单目彩色摄像头,采用颜色特征提取、视频增稳、降噪处理、形态学处理、轮廓筛选与运动目标检测等一系列方法,完成门框目标检测、旋转臂旋转角速度计算、四旋翼的期望穿越航点和速度计算,并在仿真与实物中完成实验。经过多次实验,本文设计的实验场景,无人机极限穿越时间约为44秒,能够穿越的旋转臂最大角速度约为140。/s,验证了研发的相关算法可靠性与准确性。无人机自主穿越多重门框涉及视觉图像处理、视觉自主定位、无人机自动控制等多个领域,完成设计的实验场景使无人机在面对复杂环境时具备更好的智能性与自主性,能够更好地完成任务。