四旋翼无人机因体积小、灵活机动、负载能力较强且成本低等诸多优势而得到广泛应用。四旋翼无人机是一个欠驱动和强耦合的系统,其系统参数在工作过程中容易受到外界环境因素的影响,很难搭建准确的无人机数学模型;执行工作任务时容易受到外界干扰,对姿态解算精度与飞行控制器要求很高。本文围绕姿态解算与飞行控制器展开研究,主要内容如下:针对难精确搭建仿真模型,采用牛顿-欧拉公式,经过条件简化与约束假设,建立四旋翼无人机动力学模型,为后续飞行控制算法研究提供了基础。针对动力学模型推导复杂且不能完全表达四旋翼达无人机特征的特点,运用Multibody工具包和Solid Works软件搭建四旋翼无人机物理模型,此模型不需要进行假设与简化,降低了建模的难度,增加了仿真结果的可靠性。针对MEMS传感器误差大且单个传感器无法准确解算出四旋翼无人机姿态信息,为了提高姿态精度,设计了Mahony互补滤波算法并进行了仿真分析,从仿真结果得出解算角度已基本能跟踪参考角度。为进一步提高姿态解算精度,设计了基于四元数的扩展卡尔曼滤波算法并进行了仿真分析,从图像得出解算角度跟踪性能更好,与参考角度误差几乎为零,解算精准提高。针对四旋翼无人机的欠驱动与强耦合的问题,设计了串行控制器,外环为位置控制,内环为姿态控制。采用物理模型为仿真对象,设计了经典PID控制器,并在Simulink中进行仿真与图像分析;针对仿真效果的不足设计了模糊PID控制器,并且在控制器中增加了不完全微分和抗饱和积分模块,通过仿真曲线可知模糊PID控制器提高了系统响应速度,降低了超调量,满足了无外界干扰时的性能要求。为进一步增加有干扰时系统稳定性,引入神经网络训练模块,设计了模糊神经网络PID控制器,进行了仿真实验与分析,仿真结果表明改进后的控制器使系统具有更强的抗干扰能力。为实现四旋翼无人机的室外工作打下了坚实基础。最后对四旋翼无人机的软硬件系统进行了设计,硬件部分采用分模块的思想进行电路搭建,软件部分主要是三个重要程序:系统的初始化程序、姿态解算程序和控制算法程序,对设计的四旋翼无人机进行了飞行测试,测试结果表明四旋翼无人机能够实现稳定工作。