四旋翼无人机是近年来迅速兴起与发展的一类无人机,具有优秀的飞行特性和不俗的研究价值。四旋翼无人机结构简单、易操纵,集定点悬停与机动飞行于一体,在学术研究领域、民用和军用领域均受到了广泛关注。但其在室内环境下的应用及发展却因GPS的失效而受到限制,因此本文围绕室内环境下四旋翼无人机的定位及控制技术,着重研究了四旋翼无人机的数学模型的建立、室内建图与定位算法、室内环境下的改进A~*算法、基于模型降阶的QFT控制方法,并搭建了室内环境下的四旋翼无人机定位及控制平台。论文的主要内容有:首先,建立了四旋翼无人机的非线性数学模型。根据牛顿第二定律及动量矩定理,得到了四旋翼无人机的平动与转动方程,并给出了非线性数学模型。考虑到后续的控制器设计问题,将四旋翼无人机分为角运动子系统和线运动子系统,并采用小扰动线性化方法,给出了两个子系统的线性模型及相关的状态空间方程。然后,设计了基于Hector-Slam的室内定位算法。考虑到四旋翼无人机没有里程计,无法直接通过里程信息推算航迹,本文采用了基于高斯-牛顿的扫描匹配方法估算位姿,运用双线性插值法解决了栅格地图占据概率不可求偏导的问题,并给出了所用栅格地图中节点的占据概率更新函数。通过在Gazebo环境下搭建四旋翼无人机仿真模型,并嵌入Hector-Slam算法进行室内建图定位,证明了算法的有效性与可行性。其次,根据室内定位算法所用栅格地图和传感器特点,设计了室内环境下改进二维及三维A~*算法。提出了适用二维A~*算法的常见室内环境建模,并改进了距离衡量函数、代价函数及算法的数据结构类型。为了四旋翼平台的实际应用要求,将改进二维A~*算法扩展到三维环境中,提出了坡度转换为平面距离的理念,设计了改进三维A~*算法。通过仿真实验及对比,表明了改进二维A~*算法更高的效率与精度,也验证了改进三维A~*算法的正确性和可行性。接着,引入了定量反馈以解决输入干扰及建模误差,将其与模型降阶方法结合,设计了基于模型降阶的四旋翼无人机QFT控制器,并给出了降阶系统与原系统的误差估计。详细阐述了SISO系统的QFT控制方法,并推广应用到MIMO系统中。对姿态控制回路和位置控制回路分别进行降阶处理,并设计QFT控制器进行仿真实验,验证了控制器的效果及抗输入干扰性能。最后,搭建了四旋翼无人机室内定位及控制平台,详细阐述了其硬件、软件结构。基于所设计的四旋翼无人机平台,进行了室内定位飞行实验,验证了整个平台与相关算法设计的合理性。