近年来,无人机因灵活的三维空间运动能力而受到越来越多的关注。其中微小型四旋翼飞行器具有结构简单、机动能力强和可垂直起降等优点,被广泛应用于室内外环境的侦查、救援、测绘以及病虫害的治理等领域。鉴于未知环境的地形极大地限制了地面机器人的移动作业能力,设计一款融合加速度计、陀螺仪、磁力计和视觉等多种传感器信息的室内环境探测飞行器。首先,通过对四旋翼飞行器的飞行原理进行分析,利用牛顿-欧拉方程建立飞行器动力学模型,在此基础上设计了基于串级PID的位置和姿态控制方法。选用嵌入式处理平台Jetson TX1和前视相机构建了视觉位置估计系统,并通过实际飞行测试,验证了该系统的可靠性。其次,针对机载惯性导航系统长时间位置估计累积误差大,不能提供准确的位置信息的问题,设计了一种基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统与惯性导航系统相融合的定位导航策略。主要包括利用DSO(Direct Sparse Odometry)算法实现飞行器位置信息估计和互补滤波算法实现高精度的姿态信息估计,继而通过扩展卡尔曼滤波算法实现对姿态信息和位置信息的融合,从而完成飞行器的室内环境自主探测。最后,实验结果表明,该室内环境探测飞行器能实现特定环境下的场景地图构建和自主飞行。