在室外卫星信号稳定的环境下,无人机通过使用GNSS定位系统可以执行物资配送、街头巡逻等自主飞行任务。但是在一些室内或者周围建筑较为复杂的环境下,无人机的飞行主要还是依靠专业的飞手进行操作。因此,设计出在多种环境中均能实现定点悬停以及自主飞行的无人机控制系统可以满足无人机发展的需求,这对提高无人机飞行的安全性以及应用领域的拓展具有重要意义。本文对实验室自主研发的飞控系统进行改进,设计一种基于多传感器融合的无人机控制系统,使得无人机能够在卫星信号强度变化较大的环境中实现自主飞行功能。具体工作内容如下:（1）基于SLAM的定位算法实现:使用基于2D激光雷达的Cartographer算法以及基于双目相机的ORB-SLAM算法分别完成室内环境下的位置估计,并在室内环境下验证各算法的位置估计精度。（2）多传感器融合系统设计:本文所设计的融合系统采用二级融合架构。在一级融合中,融合节点1使用自适应加权算法实现多环境下无人机的位置状态估计,并针对GNSS接收机失效及恢复进行处理;融合节点2采用卡尔曼滤波方案,对进行了延时处理的各个速度数据进行融合,从而获得无人机的速度信息。二级融合则是通过扩展卡尔曼滤波将一级融合中估算出的位置、速度结合惯导数据进行融合,从而估算出无人机的实时状态信息。（3）飞行控制器设计:针对电池电压变化及负载变化等不确定因素,本文采用基于参考模型的滑模控制算法设计速度控制器,通过参考模型的设计来决定控制器的性能,使用最优理论进行超平面设计,提高速度控制器的鲁棒性及目标追踪性能。在本文的最后,通过室内以及室外环境下的实际飞行实验,对本文所完成的基于多传感器融合的无人机控制系统进行验证。实验结果表明,本文所设计的系统在卫星信号强度变化较大的环境下能够稳定、准确地完成自主飞行任务,达到了预期设计的目标。