现阶段自主智能飞行器研究有两个特点：一是无人机要具有在一定的自主处理问题的能力；二是将众多新技术及算法引入到无人机控制的研究中，如传感器融合、虚拟现实、神经网络等技术。归纳起来，目前四旋翼无人机的主要研究内容有运动控制技术、定位和导航技术、路径规划、实时视觉技术、多机器人协调控制等五项。而本文主要致力于前三项的融合开发，在运动控制设计完备的四旋翼飞行平台上搭建自主定位和导航系统并进行路径规划。

基于微电子机械系统（MEMS, Micro-Electro-Mechanical System）和微惯性导航系统（INS, Inertial Navigation System）的技术开发，无人机自主导航将成为各类无人机未来发展的必然趋势，而实现无人机的自主定位是整个导航系统的重点。为了使主控制器获知无人机当前的位置和姿态，必须采取相关措施提供足够精确的位置和方向信息。因此，对于四旋翼无人机导航来说，可靠而精确的定位技术是完成任务的必要的先决条件。对于无人机的定位技术可分为相对测量和绝对测量两大类，其中相对位置测量主要采用惯性导航装置。而绝对位置测量主要是基于环境参照物的位置测度，主要包括电子磁罗盘、GPS导航、路标导航以及模式匹配等。而本文研究的室内条件下，绝对测量主要依靠电子罗盘和模式匹配这两种方式并分别对其进行分析。因为到目前为止，单一的传感器还无法实现精确的定位操作，因此经常采用多种传感器对所获取的数据信息进行集成与融

合才能得到相对精确而便于处理的定位参数来实现最终功能。

此外，航迹规划作为自主导航中的重要环节之一，是指在复杂特征的环境中按一定的原则寻找一条从起始点到目标点的最佳路径的过程，以确保完成飞行任务并安全返回出发点。航迹规划主要目的是为了寻求环境因素和限制函数的最优化匹配问题。鉴于问题所涉及的约束较多，数学模型建立比较困难，该问题受到理论上和技术上的限制。针对室内环境所涉及的无人机算法要比室外的更加复杂，障碍物的分布和比例大小都更加多样化。本文在完成SLAM建图后致力于研究四旋翼无人机的路径规划算法，实现四旋翼无人机在室内复杂环境中的实时姿态调整和路径决策等功能，对无人机室内智能化导航技术的开发产生重要的应用参考价值。

1。2  国内外研究现状

1。2。1  室内导航技术

1。2。2  路径规划方法

2  室内导航技术分析

2。1  同步定位与建图

定位与建图是机器人相对导航过程中最基本的问题。机器人在移动过程中需要明确自身的位置，即定位过程需要明确自身或目标环境地图中精确的坐标，而创建地图同时又依赖于机器人定位和位姿变化。这便要求定位与地图创建要同步进行，此过程称之为同步定位与建图（simultaneous localization and mapping，简称 SLAM）[16][17]。

SLAM可以定义为：在未知环境中，机器人通过综合位姿状态估计和相关传感器数据进行自主定位并创建地图。SLAM技术是作为机器人在未知环境中移动的必备能力，扮演着最核心的功能，是实现自主导航的基础。而四旋翼无人机作为机器人的一种，在室内环境中运行时同样需要借助自身携带的传感器实现自主定位和导航功能。随着各类科学技术的发展以及传感器成本的降低，在地面机器人、无人机、AR、无人驾驶等领域SLAM技术正逐步获得发展优势。

SLAM和其他技术领域的关系如下图所示：

图2。1  SLAM和其他技术领域的关系 

2。2  测距传感器分析 激光测距仪的无人飞行器定位与路径规划算法研究(3):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_97207.html