本文针对多旋翼无人机航姿解算的关键技术进行研究,在椭球拟合与最小二乘法基础上,改进航姿参考系统中传感器误差补偿的传统方法。在四元数约束的容积卡尔曼滤波算法基础上对算法进行改进,使系统协方差矩阵Q与观测协方差矩阵R随算法迭代自适应更新。其实验结果表明该改进算法,更适合不同运动状态下的多旋翼无人机进行航姿解算。设计了基于FPGA的航姿解算平台,开展了多传感器误差形成机理与影响程度分析,多传感器输出噪声特性分析,航姿解算误差分析以及高精度、高实用性的航姿解算技术方面的研究,主要包括:(1)设计陀螺仪、加速度计与磁力计误差标定算法根据惯性导航技术和基于MEMS的陀螺仪、加速度计与磁力计的整体测量结构,分析三种MEMS传感器误差形成机理以及影响程度,分别建立三种惯性传感器的误差模型,并根据误差模型对三种传感器进行标定,获得关键误差项。通过误差模型反推补偿算法,降低三种传感器自身存在的误差,为航姿解算提供保障。(2)设计基于容积卡尔曼滤波与四元数的数据融合算法提出以容积卡尔曼滤波为基础,四元数约束下的一种数据融合算法,通过不断迭代的方式,对多旋翼无人机的三个姿态角信息进行解算。通过算法中参数的数值关系,推导系统状态向量的协方差矩阵与测量状态向量的协方差矩阵的求解方程,并在容积卡尔曼滤波的迭代过程中不断更新协方差矩阵,以满足多旋翼无人机不同状态下的需求。(3)基于FPGA的航姿解算平台设计选用具有SOC硬核的FPGA平台,为文中所述的算法与方案搭建一个计算平台,通过设计满足外部数据传输协议的接口,缓存数据的FIFO、传感器数据补偿的单元以及基于SOC硬核的数据融合计算,构建一个完整的FPGA的航姿解算系统。