当前,无人机的自主飞行成为无人机研究领域的一个重要内容。在室内环境下,实现无人机的避障导航是无人机完成其他任务的前提。本文针对室内的动态环境,提出了一种四旋翼无人机在二维平面的避障导航方法。导航方法首先采用改进蚁群算法生成一条基准路径,从基准路径上提取拐点作为局部目标点,然后使用改进人工势场法引导无人机飞行,在确保无人机能够避开障碍物的同时,保证了飞行路径尽可能接近最优路径。本文的主要研究内容如下:首先,对四旋翼无人机避障导航系统进行了总体设计,介绍了系统的硬件组成与选型,并将系统划分为飞行控制模块、数据传输模块以及避障导航模块,对每个模块进行了软件设计与实现。其次,对用于导航的地图形式以及无人机室内定位方式进行了研究。选用占据栅格地图构建无人机的飞行环境模型,并使用基于优化的匹配算法进行无人机的位姿估计,实现了导航地图的建立与无人机的室内定位。随后,针对传统蚁群算法在路径规划应用中收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的蚁群算法,通过更改信息素浓度的更新范围,在保证解多样性的前提下,加快了算法的收敛速度。同时,针对传统人工势场法存在的无人机初始时刻所受引力过大导致碰撞,目标不可达以及陷入局部最小的问题,提出了一种改进人工势场法。首先,通过对引力进行限幅,避免了无人机与障碍物发生碰撞。其次,通过将目标信息引入斥力场模型,实现了无人机在目标点邻近障碍物情形下能够顺利抵达目标点。最后,通过定义局部最小影响区域,使用A*搜索方式生成逃离路径,实现了陷入局部最小后的摆脱。最后,针对蚁群算法无法进行实时避障,且人工势场法规划路径较长的问题,提出了一种结合蚁群算法和人工势场法的混合路径规划算法。通过将蚁群算法规划的全局路径拐点作为人工势场法的局部目标点,使用人工势场法得出最终的导航路径,实现了无人机的实时避障导航。同时,搭建了无人机实验平台,通过实物实验证明了方法的有效性。