无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)随着近几年的迅猛发展,在各个领域都取得了突破性的成果。无人机飞行系统主要包括感知与导航子系统,控制与决策子系统以及轨迹规划子系统等。为了适应更为复杂的环境,我们需要对无人机自主飞行系统进行更加深入的研究。本文研究的主要内容是传感器信息的预处理过程,李群姿态导航系统与定位导航系统的设计与实现,以及多元传感器融合算法涉及到的问题。主要的创新点如下:(1)本文设计了一套基于低成本传感器的系统,该系统包括了STM32F7处理器,IMU,磁力计,GNSS芯片以及气压计等。首先对传感器进行必要的预处理过程,将矫正补偿后的数据作为后续导航系统的输入信息。(2)本文在李群结构上对运动系统进行扩展卡尔曼滤波的框架推导,通过李代数与李群的映射将补偿后的等效旋转矢量作为预测过程的输入,并且推导了该过程的噪声模型。利用加速度计和磁力计测量的欧拉角映射到李群上,构建了观测模型。对系统进行仿真与实验,分析性能。(3)本文通过对无人机进行位置速度信息的建模,得到10维的状态运动模型。通过序贯滤波对观测模型进行分解,减少了矩阵计算过程引入的复杂度,更加有效地利用处理器资源。最后利用了卡方检验对观测信息进行检测,并且将错误信息剔除。对该系统进行仿真和实验,并且与高精度的载波相位差分技术定位系统(RTK)进行对比,分析系统的性能指标。实验中,无人机完成一系列的飞行任务并且将本文系统与更高精度的系统相比,对输出的状态进行分析并讨论算法的优劣。本文所设计的小型无人直升机导航定位系统在实际课题项目中得到应用,具备自主执行相关飞行任务的能力,且测量精度符合项目需求。