目前基于GNSS/SINS组合导航的无人机室外导航飞行已经日趋成熟且得到大规模应用,但是在卫星导航信号微弱的室内环境依然难以对无人机精确定位。针对这一问题,研究了超宽带（UWB）与光流融合的无人机室内定位方式。本文从无人机基本理论、光流定位算法及其改进、UWB定位技术、UWB与光流融合方法等几个方面进行了研究,并设计了无人机室内定位软硬件系统,进行了多项实验验证。无人机采用四元数法进行姿态解算,并采用一阶龙格库塔更新计算四元数;采用显式互补滤波的方式融合加速度计与陀螺仪数据,抑制姿态角漂移;采用串级PID算法进行姿态与位置的控制;介绍并优化了块匹配光流法,改善了无人机航向角变化时的匹配效果;此外,针对无人机的多通道控制问题,介绍了PPM与SBUS两种遥控信号,其中SBUS信号采用全数字化编码、符合RS232协议。采用基于TOA的UWB定位系统为无人机提供室内定位;为解决TOF测距中的时钟同步问题,基站与标签之间采用非对称双边双向测距法;针对非视距测距对UWB定位精度的影响,采用交叉面积法进行非视距基站的鉴别,以剔除非视距基站,并为数据融合提供依据。为消除UWB的高频噪声与光流的累计误差,将UWB与光流定位数据进行融合;首先对UWB原始数据使用阈值法剔除离群值、使用滑动平均滤波进行平滑,用IMU补偿光流原始数据以抑制无人机原地晃动时的光流测量误差;然后采用加权均值滤波融合两种数据,以UWB视距基站数量为依据改变权值,求取UWB与光流位置的加权平均数;还设计了卡尔曼滤波器融合两种数据,以UWB数据为观测量、光流数据为控制量、设置目标位置与光流误差为状态量,进行迭代计算,并对状态量中的位置数据进行输出。设计了飞控与UWB基站的软硬件系统,并基于此系统进行实验;在圆形块匹配光流法实验中,画面旋转大于1.5°时,93.3%匹配结果优于传统方形块匹配;在UWB与光流数据融合实验中,加权均值滤波法融合后的位置X、Y坐标抖动均在6.5cm以内,有效抑制了光流的累计误差,卡尔曼滤波融合后位置抖动均在4cm以内,几乎消除了光流累计误差;基于融合得到的位置坐标进行了无人机室内导航实验,加权法融合的无人机飞行轨迹X、Y坐标标准差均在7cm以内,基于卡尔曼滤波融合的轨迹标准差在3cm以内,无人机均完成了沿预设轨迹飞行的任务,且在UWB基站数量不足以提供定位时,依然能依靠光流定位继续导航飞行,达到了预定效果。