四旋翼飞行器具有低成本、零伤亡、可重复利用和结构简单的优点,吸引了众多的学者参与到四旋翼飞行器的研究中。但其飞行系统是一个欠驱动、非线性和强耦合的系统,因此实现精准的控制是难点之一。另外,实现飞行器自主飞行的前提就是获取准确的姿态角,四旋翼飞行器一般使用微机电系统(MEMS)器件作为导航传感器,但是MEMS器件有着噪声高和易受环境影响的缺点,如何使用高效的数据融合算法来实现姿态角的准确解算也是重要的研究方向,本文将针对以上问题展开研究。首先,根据飞行器建模需要,建立了两种坐标系,推导出了姿态旋转矩阵,以牛顿的力学公式为基础,根据飞行器的动力学特性建立非线性动力学模型方程组,为飞控系统的设计奠定了基础。然后,为了优化导航研究中姿态角的稳定性能,并实现全姿态解算,分别使用基于四元数算法的扩展卡尔曼滤波(EKF)和模糊自适应扩展卡尔曼滤波(FAEKF)对采集的传感器数据进行数据融合,并使用MATLAB对上述算法进行了仿真验证,结果表明,模糊自适应扩展卡尔曼滤波算法在姿态稳定性能控制上更优。最后,使用飞行器的动力学方程组分别搭建了姿态控制模型和位置控制模型,使用PID算法进行控制,完成仿真实验。为了优化控制效果,设计模糊控制器对PID进行优化,并使用MATLAB/Simulink平台进行验证,结果表明模糊PID提高了姿态稳定的控制性能。使用本文所设计的控制算法和姿态解算算法对四旋翼飞行器进行飞行试验,试验表明:本文提出的算法可以取得良好的飞行效果,证明了算法的可行性。