近些年，随着科学技术的进步，无人机飞行技术逐渐从军用领域向大众消费者领域普及。其中，多旋翼飞行器由于其飞行稳定、结构简单、易于操作、方便维护等优点，被广泛应用到航拍摄影、军事侦察、灾情监视等领域。而在学术研究领域，它发挥着重要的作用，如复杂环境导航[1]、飞行器数学模型的构建[2]、姿态控制算法的研究[3-6]、室内外飞行避障[7]、定位导航[8]和地图构建（SLAM）[9]和编队飞行[10]。基于视觉信息与传统的惯性导航系统的组合导航，能够解决目前亟待解决的室内导航难题，不仅提高飞行器导航的精度，而且增强了导航的可靠性。因此，本文对基于视觉的组合导航和控制进行了研究。本文主要完成的工作有以下几点：　　1.提出了视觉位置、姿态测量的方案，设计了特定的标识物，并给出了通过特定标识物来判断飞行器位置和姿态的方法，并验证了算法的可行性以及精度。视觉位姿测量的核心包括快速顶点识别算法和视觉相对位姿的测量；　　2.针对传统的惯导测量中陀螺仪的时间漂移问题，通过加速度计和罗盘对惯导进行修正，一定程度缓解了陀螺仪的漂移问题；采用卡尔曼滤波的最优估计算法融合视觉和惯导的测量结果；针对视觉和惯导频率不一致和视觉测量可能出现的粗大误差问题，对卡尔曼滤波的算法进行了相应的改进。最后通过实验验证了融合的效果；　　3.提出了飞行器位姿的自抗扰(ADRC)控制器。针对飞行器的三个位置参数X、Y、Z和三个姿态参数?、?、?设计了共六个ADRC自抗扰控制器。自抗扰控制不依赖系统模型，可以消除通道耦合，并且克服刮风等外部扰动对系统的影响，是飞行器控制的理想选择；　　4.依照六旋翼飞行器的数学模型，搭建了六旋翼飞行器的仿真平台。仿真平台采用Simulink和Virtual Reality（VR）工具箱，可以方便的对控制算法的可行性进行验证，还能以3D的形式展示飞行器的动态飞行过程。先通过仿真平台验证了控制算法，后再应用于实际的飞行器中，这无论对于降低研究成本，提高科研的效率都具有十分积极的意义。