无人飞行器（UAV）可用于民用事业、满足国防需求，也可以开发和利用航空资源。国内外对飞行器都进行了大量的研究。一般对飞行器的研究主要分为三个类型：固定翼机、旋翼机和扑翼机。无人飞行器自主飞行的技术多年来一直是航空领域研究的热点，并且在实际应用中存在大量的需求，例如军事（侦察目标捕获与营救任务等），科学数据采集（地质、林业勘探、农业病虫害防治等），视频监控（航拍FPV、影视制作等）等。利用无人飞行器来完成上述任务可以大大降低成本和提高人员安全保障。　　四轴飞行器作为多旋翼飞行器的一种，机械结构简单，不受机翼大小的限制，飞行器姿态保持能力较高，可以实现多种飞行姿态，如悬停、俯仰、横滚、升降、偏航转向等状态。　　四轴飞行器在结构上较单翼直升机相比，结构紧凑、能产生更大的升力，同时可以通过反扭矩作用使飞行器平衡，不需要专门的反扭矩旋翼，悬停性能更加良好，易于控制，对于操作者的要求不高等特点，这对于广泛的应用推广具有重要的意义，在民用和军事领域都有广泛的应用前景，因此对于四轴飞行器的研究具有重大的现实意义。　　四轴飞行器系统高度自动化是建立在姿态估计和PID控制的基础上。姿态估计所需数据来源于陀螺仪、加速度计和磁强计等传感器。为了减少传感器采集中的误差，需要对测量值加权平均和线性滤波，即对测量数据进行融合处理。线性卡尔曼滤波是公认的用于估计系统状态变量和减少噪声最有效的状态估计技术。实现卡尔曼滤波器主要有两种方法：全状态空间法（直接法）和误差状态空间方程（间接法）。在卡尔曼滤波的直接法中，状态向量是通过状态估计和测量值进行计算的，这种卡尔曼滤波方法来源于系统运动学。这种方法的最大特点就是结构概念清晰和简单。在卡尔曼滤波的间接法中，状态向量是估计状态和标准估计状态之间的误差，为了估计测量误差，系统的每个部分都要建立误差模型。PID控制器是一种对系统误差进行调节的控制器，由比例、积分和微分控制三部分组成。可以分为P控制、PI控制、PD控制和PID控制几种控制方法，其区别是控制所需参数的个数不同，计算量也不一样。在嵌入式应用中，处理器的计算能力有限。综合考虑后，选择PI控制更适合四轴飞行器的姿态控制。　　本文通过设计一个微型四轴飞行器，用以验证控制算法的可行性和姿态估计的有效性。在建立的飞行器动力学模型的基础上，设计了基于经典PID和姿态估计算法的四旋翼飞行器自动控制系统。通过采集姿态传感器的测量数据，对已滤波后的加速度值和角速度值进行二次滤波融合，提高了加权滤波算法的性能。通过实际计算的数据给出PID控制算法的PID控制、PI控制和P控制的性能比较，最终选择了性能较好和计算量较低的PI控制，为四轴飞行器的算法节省了开销。