旋翼飞行器室外飞行和执行任务时,受室外风场环境干扰常常无法稳定飞行。本文通过分析室外风场环境对旋翼飞行器影响,研究了风场环境下的旋翼动力学模型、状态估计、飞行器控制等方面内容,改善了室外风环境下的旋翼飞行器抗风扰性能。本文通过3D风环境建模来实现旋翼飞行器的抗风扰实验验证。在进一步验证旋翼飞行器抗风扰性能的同时,使用飞行器实物进行了抗风扰实验;实验结果表明,本文方法可一定程度上解决了旋翼飞行器的风环境飞行过程中容易出现诸如失控、坠机等安全问题,降低了飞行器研究成本。主要研究内容如下:1、提出双自适应衰减扩展卡尔曼滤波算法（Dual adaptive fading extended kalman filter,DFAEKF）;通过及时获取飞行器位置和姿态信息,解决旋翼飞行器在室外风扰环境下飞行稳定性问题。由于通过IMU获取的姿态数据拥有大量的噪声,虽然扩展卡尔曼滤波算法（EKF）具有除去噪声和对姿态进行实时估计的功能,但EKF存在测量噪声和过程噪声为其固定值缺陷;因此本文算法设计了DFAEKF状态估计器,采用时变衰减因子来抑制滤波器的记忆长度,以充分利用当前观测数据,减小陈旧测量值的影响;同时自适应地调整过程噪声和测量噪声协方差,提高了滤波精度,增强了旋翼飞行器的抗风性能。实验结果表明,与传统EKF滤波算法状态估计器相比较,新设计DFAEKF算法状态估计器具有更好滤波效果和估计精度;它能够有效对旋翼飞行器姿态进行准确估计,并与PID控制器相结合,使得室外风场环境中旋翼飞行器稳定性更好,抗风性能更强;其中控制器均方根误差减少81.2%,准确度提高78.6%。2、提出3D风场数字仿真模型与平台设计方案。针对采用旋翼飞行器实物易出现坠机、失控等安全问题,本文对室外旋翼飞行器所受到的风场环境进行分析,提出在仿真平台进行的3D风场模型设计方案;该方案通过在仿真平台的世界模型中设计3D风场模型,利用仿真平台模拟室外旋翼飞行器所受到的风场模型,同步实现了旋翼飞行器在风场环境中的飞行姿态的可视化分析;使用新设计的3D风场仿真平台可替代飞行器实物在风洞中的实验平台,来进一步验证飞行器算法的抗风扰性能;在防止各种危险问题产生的同时,降低了飞行器研究成本。本文通过搭建旋翼飞行器仿真平台,实现了仿真平台、旋翼飞行器飞控平台以及地面站三者之间通信。即完成了mavros和mavlink实现仿真平台,飞控平台以及地面站三者之间的通信过程;并且在仿真平台中设计的3D风场环境模型能有效地模拟室外风场环境;采用地面站进行航迹规划,能有效地替代飞行器实物验证风场环境下飞行器抗风性能,并可视化风场环境下飞行器姿态变化,实现了利用地面站同时控制多个无人机同步遵循航迹飞行。