近年来随着计算机视觉、传感器技术、人工智能等领域的快速发展,无人机技术水平取得了长足的发展,为国家及社会的安全与便利提供了保障。为保证无人机飞行的安全性与可靠性,无人机实时定位与规划避障技术显得愈发重要,已逐步引起了研究者的关注。面对无人机实际飞行需要和新的难点挑战,本文利用多传感器融合技术进行位姿跟踪并设计了两种三维空间的路径规划方法。首先,针对单一传感器即时定位与地图构建技术(SimultaneousLocalization and Mapping,SLAM)在精度方面的不足,本文在分析权衡各类传感器优缺点的基础上,使用全球卫星定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)、双目立体视觉(Stereo Visual)共同构建了多传感器融合的位姿跟踪系统。利用GNSS提供全局定位信息进行校准,利用IMU提供载体运动信息进行辅助定位,利用Stereo Visual获取图像信息进行视觉位姿跟踪,充分发挥传感器间的互补优势,为系统带来了较强的鲁棒性。此外,本文设计了 GNSS-IMU、GNSS-IMU-Stereo Visual两大功能模块,协同完成对无人机位姿的跟踪定位工作,相比传统视觉SLAM方法在定位精度方面有着更好的表现。在获取无人机精确位姿信息之后,结合传感器感知获取的三维环境信息,可进行环境初步建模。进一步的,本文利用组合滤波去噪方法和去冗余地图拼接方法共同完成三维空间模型的构建,并利用八叉树结构转换得到了三维空间栅格地图。在此基础上,本文设计了两种适用于无人机的路径规划方法,能够在保障无人机运动的灵活性的同时快速鲁棒地完成路径规划任务,进一步保证了无人机飞行的安全性和执行任务的高效性。