随着多旋翼无人机向自主化和智能化发展,多旋翼无人机对其自身导航系统的性能提出了更高的要求。但是受多旋翼无人机自身成本的制约,导航系统中选用的传感器精度较低。针对这一矛盾,本文提出将无人机自带的微型惯导系统与GPS通过信息融合技术相结合,构成INS/GPS组合导航系统,由此能够提升导航系统的整体性能。本文的研究工作围绕组合导航系统的设计展开,主要包括以下几个方面:(1)根据研究需求,本文设计了组合导航系统的硬件平台。随后对硬件平台中各个传感器的量测特性进行分析,并设计相应的标定算法以消除传感器中的系统误差。针对传感器的输出存在时滞的问题,设计同步算法保证数据融合时各传感器在时间上保持同步;(2)研究组合导航系统中的数据融合算法。针对卡尔曼滤波在应用于组合导航系统时存在计算量大、噪声统计信息未知和滤波发散等问题,提出了序贯处理、自适应滤波以及强跟踪滤波等一系列改进算法;(3)基于导航系统的误差模型,建立了卡尔曼滤波的状态方程和量测方程。使用改进后的卡尔曼滤波对导航系统的速度误差、位置误差、姿态误差和惯性传感器误差进行估计并实施修正;(4)为验证组合导航算法的有效性,首先使用半实物仿真的方式对其输出的结果进行对比分析。随后将组合导航系统的输出的导航信息直接用于多旋翼无人机的飞行控制,进一步验证其性能。仿真与飞行实验的结果均表明,组合导航系统可以满足多旋翼无人机自主飞行对导航性能的要求。