无人直升机依然国内外最热门的一名科研课题。由于其凭借良好的机动性能，可以定点垂直起降、悬停、各个方向飞行，其敏捷性和可控性是其他飞行器不可比拟的。因而其应用极其的广泛，并具有很重要的现实意义，前景不可估量。但由于无人机飞行控制器生产及制造及其昂贵，其主要还是应用在军事方面，目前民用方面还处于一个前期阶段。本课题就是在这种情况下应用而生。无人直升机的自主控制是一个很具有挑战的技术，而高度测量与控制则是重点中的重点，也是难点。本文首先介绍了无人机导航控制的相关理论，包括几个常用导航坐标系的表示与转换和高度运动方程，然后对多种相关高度传感器给出了详细的介绍，从理论上分析各类传感器的特点，并给出了硬件设计和程序的流程图等，接着对数据融合理论进行了深入的研究和分析，包括加权平均法、卡尔曼滤波法等，加权平均法是一种简单易用的数据融合方法，而卡尔曼滤波是一种复杂，性能优良的数据融合方法。高度测量的数据融合是结合多种高度检测传感器与数据融合理论的一个应用，将各个传感器的数据提取出来，经加权平均法、卡尔曼滤波算法后，融合得到高度输出值。从数据的实际应用效果也可以看出加权平均法、卡尔曼滤波法的作用，证明了数据融合的有效性。本文实现了采用多种低廉传感器的组合技术，经过多种数据融合的处理，为在民用方面的普遍应用提供了现实的可能。