无人机在现代战场表现出的突出优点和作战效能，使世界各国对其的研制与应用都出现了高潮，且应用领域已从军用扩展到地形勘探、治安消防、通讯等民用领域，其全天候多空域的使用特点是有人驾驶飞机所无法匹敌的。但是，随着无人机的广泛应用，安全问题也逐渐显露，调查表明，无人机在低空飞行时极易受高山、峡谷等不规则地形的影响从而发生坠地事故，如何有效的控制无人机近地自主防撞已成为业界的研究热点。本文以无人机多传感器系统为切入点，通过对多传感器测量技术的研究与分析，得出无人机近地飞行中，高度和俯仰角参数是控制无人机实现防撞的重要参数，并以此为线索深入研究了高度和俯仰角测量传感器的测量原理与误差来源，在深入研究传感器信息融合理论的基础上，提出无人机多传感器信息融合防撞方案。并通过对多传感器信息融合算法的深入研究，设计卡尔曼滤波和自适应加权平均融合算法实现对无人机高度参数的融合，设计BP和RBF神经网络融合算法实现对无人机俯仰角参数的融合，并通过仿真对比，验证所设计的融合算法的有效性。最后，结合融合后精度较高的无人机高度和俯仰角数据，以近地高坡为例设计无人机自主防撞轨迹，从而实现无人机自主防撞效能。