四旋翼飞行器因其适应场景广、结构紧凑、机动性强等特点，在各领域具有重要的应用价值与发展空间，其中无 GPS（Global Positioning System, GPS）环境下的实时定位与运动规划是四旋翼飞行器的关键技术之一。本文研究基于视觉惯性里程计的四旋翼飞行器定位及运动规划，主要研究内容概要如下:
1. 针对无 GPS 环境下四旋翼飞行器的实时定位问题，本文实现了一种基于非线性优化与 EKF（Extended Kalman Filter, EKF）的视觉惯性定位算法。算法采用非线性优化的方法融合视觉信息与外接 IMU（Inertial Measurement Unit, IMU）信息减小累计误差，利用 EKF 算法对非线性优化输出的位姿估计进行运动补偿，从而提高位姿估计帧率、优化位姿估计的平滑度，实现了对四旋翼飞行器位姿实时、准确的估计。
2. 实现了一种约束环境下的四旋翼飞行器运动规划算法。为求解约束环境下的四旋翼飞行器的目标轨迹，本文设计了四旋翼飞行器运动规划系统，该系统基于 A* 算法实现了前端的路径规划，采用 tie-breaker 技术与 Manhattan 启发函数优化 A* 算法搜索效率，利用骨架提取算法剔除 A* 算法输出路径中的冗余路径点，在后端基于 Minimum Snap 闭式解的方法求解出四旋翼飞行器运动的目标迹。
3. 构建了四旋翼飞行器定位导航实验平台并进行了实验研究。构建了四旋翼飞行器实时定位导航实验系统，利用飞行平台、视觉惯性单元、飞行控制模块、板载计算机、地面站集成了四旋翼飞行器实验平台，采用 ROS（Robot Operating System, ROS）架构实现了实时定位导航系统的集成与构建，开展了四旋翼飞行器实时定位导航实验，验证了定位算法的实时性与准确性、运动规划系统的安全性、高效性。
本研究实现了一种四旋翼飞行器自主定位导航系统，该系统使四旋翼飞行器能够在无 GPS 的约束环境下实时准确地定位并安全高效地抵达任务点，为四旋翼飞行器自主执行复杂任务提供了技术支撑。