近年来,多旋翼无人机凭借其优越的性能,逐渐走进各行各业,产生了巨大的经济效益。姿态解算技术是多旋翼无人机导航和控制的基础,在多旋翼无人机的应用中起着重要的作用。但是随着多旋翼无人机应用范围的变广、工作环境愈加的复杂化、控制性能要求的变高,对多旋翼无人机姿态解算技术有了更高的要求。在此背景下,本文在对多旋翼无人机姿态解算技术进行了进一步的探索和研究。本文对欧拉角法、方向余弦矩阵法、四元数法三种姿态更新方法进行对比,通过理论分析和仿真试验表明四元数姿态更新方法具有更好的综合性能,更适合于使用低成本处理器的多旋翼无人机姿态解算。使用四元数作为姿态表示参数,分别建立了基于IMU传感器组合和MARG传感器组合的多旋翼无人机姿态解算系统模型。针对传统姿态解算算法难以兼顾高精度、强实时性的问题,本文对非线性卡尔曼滤波算法进行研究,采用衍生无迹卡尔曼滤波（DUKF）算法,并基于IMU传感器组的姿态解算模型,提出一种基于DUKF的多旋翼无人机姿态解算算法。使用PIXHAWK飞控传感器数据,应用Matlab软件进行该算法与传统算法的仿真实验对比,实验结果表明该算法解算精度更高,解算时间更短,拥有优良的综合性能。研究了MARG传感器组姿态解算系统的耦合问题,分析了耦合问题给姿态解算系统带来的相互干扰,提出了基于四元数状态向量的解耦策略,并基于该解耦策略,应用基于衍生无迹卡尔曼滤波的姿态解算算法,提出了一种具有分离相互干扰能力的二段式姿态解算算法,设计了相关仿真实验,验证了所提算法的有效性。对多旋翼无人机姿态解算的鲁棒性问题进行研究,提出了一种基于量测噪声的自适应策略,据此设计了一种多旋翼无人机自适应姿态解算算法,通过仿真实验验证了该算法具有良好的抗干扰能力。