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飞行控制器（简称飞控），即无人机的“大脑”，不仅具有对无人机的姿态和载荷进行管理与控制的功能，通常还需要具备避障、执行任务等能力。常见的飞行控制器包括大疆的NAZA、零度智控的北极星自驾仪，以及开源的APM、Pixhawk等。飞行控制器是无人机各个部件的中心，连接着遥控系统、动力系统、云台系统等各个部分。飞行控制器的核心是主控处理器（MCU），其最为基本的功能包括稳定飞行姿态和执行飞行指令。
（1）稳定飞行姿态。在没有任何飞行任务时，MCU的作用就是控制和维持飞机的平衡，保证无人机处于可控的状态。由于无人机所处的环境非常复杂，如多变的气流、随时出现的障碍物等，需要及时获取其姿态、定位、环境等信息，其实时性远高于一般类型的数据处理。因此，MCU通常采用实时操作系统（RTOS），如Pixhawk飞行控制器就采用了Nuttx实时操作系统。
（2）执行飞行指令。飞行控制器需要根据飞行规划，以及遥控系统和避障模块等发来的指令，实时将其转换为电机转速改变、舵机角度改变等控制指令，从而实时改变无人机的飞行状态和负载设备的状态。
广义的飞行控制器除了MCU本身，还包括全球导航卫星系统（GNSS）传感器等用于感知方向、方位和周围环境的各种传感器，通常包括惯性测量单元（IMU）、GPS传感器、避障传感器、空速传感器等。
惯性测量单元是用于抵抗气流影响，用于维持机身稳定和平衡的传感器系列，包括加速度传感器、陀螺仪传感器、磁场传感器、气压传感器等。
（1）加速度传感器。加速度传感器用于获取无人机在立体空间中3个相互垂直方向的加速度。在静止情况下，这3个加速度的矢量和为重力G，因此其主要功能是让无人机在悬停的状态下保持稳定姿态。加速度传感器在长时间内的测量值更为准确，而在瞬时的测量值存在较大的噪声干扰。
（2）陀螺仪传感器。陀螺仪传感器用于测量运动状态下的无人机在立体空间中3个相互垂直方向的角速度。陀螺仪传感器在运动过程中趋于稳定，在悬停状态下会出现线性漂移，因此在较短时间内其测量值准确，但在较长时间中存在漂移误差。
加速度传感器和陀螺仪传感器通常配合使用，组成了狭义上的惯性测量单元（IMU），是保证无人机在水平方向稳定性的基本要素。
（3）磁场传感器。磁场传感器用于感知周围磁场的方向，从而判断无人机所处的航向和方位。
（4）气压传感器：气压传感器通过测量无人机周围的气压，从而估算无人机所处的高度，保持无人机在垂直方向上的稳定性。理想状态下，一个地区的气压随着高度的上升而线性降低。由于在近地面无人机常常受到气流、湿度和粉尘颗粒的影响，气压传感器的测量值存在一定的噪声误差，从而可能会造成高度的判断失误。但是，在高空中，气压传感器的测量精度较为稳定。
上述4个传感器可随时从环境中提取10个变量（也被称为10DOF，即10 Degrees Of Freedom），包括3个方向上的加速度、角速度和磁场强度，以及一个气压值。飞行控制器通过对这10个变量进行滤波分析和处理，并针对性地对多个旋翼的转速发出实时指令，从而让无人机悬停在空中。将大疆无人机飞行模式切换为“姿态模式”时，无人机就会仅依靠上述传感器进行悬停和运动（具有视觉定位的无人机除外）。在无人机没有GPS信号（如在室内飞行、桥下飞行）时，这些传感器就是这些大疆无人机准确定位的全部依靠。虽然依靠IMU可稳定无人机的姿态，但是仅依靠IMU悬停存在一个最大的缺陷——随风漂移，即无人机会以周围的空气作为参考系水平随风移动，因此在有风的天气下处于“姿态模式”下的无人机不能够准确定位悬停。
由于IMU在处理这些变量时需要迅速地让各旋翼做出响应，其中需要用到一个很重要的算法—PID算法。PID算法是比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Differential）三个单词的缩写，即通过这3个参数对螺旋桨的转速进行连续控制，从而在无人机受到干扰后而保持平衡（或者改变运动状态）。PID参数与无人机的惯性密切相关，对于无人机的配重非常敏感，建议每次改变无人机配重后应当校准这些参数。
全球导航卫星系统（GNSS）传感器通过接收和处理至少4颗导航卫星的信号对设备进行空间定位。全球有4大全球导航卫星系统，包括美国全球定位系统（GPS）、中国北斗卫星导航系统（BeiDou或BDS）、俄罗斯格洛纳斯卫星导航系统（GLONASS）、欧洲伽利略卫星导航系统（GSNS，Galileo）。这些导航卫星的原理相同且协议相似，可在地球周围组成卫星“星系”提供全球定位服务。传统的GNSS传感器仅支持GPS卫星，即GPS传感器。在大疆无人机中，几乎所有的无人机定位传感器均为GPS/GLONASS双模传感器，而在定位要求较高的无人机（如精灵4 RTK版、T20植保无人机）中会使用到北斗和Galileo卫星信号。
通过GNSS传感器可获得无人机的具体地理位置（包括经度、纬度、高程）、运动速度和当前时钟。有了GNSS传感器，无人机即清楚了自身位置，并可记录其运动轨迹。因此，GNSS传感器几乎成为民用无人机的标配，为无人机提供了稳定定点悬停、自动返航、航点飞行等能力。
由于GPS信号在通过大气层、电离层时其传播时间存在一定的偏差，且美国对民用GPS卫星信号加入了伪随机噪声码，从而降低了其定位精度，GPS的测量误差一般超过1m以上。对于航测、植保等应用领域，这样的误差可能无法接受，此时可以利用载波相位差分技术（RTK）对GPS信号进行校正后即可使无人机获得厘米级的定位精度。
为了追求高稳定性和高可靠性，有些无人机安装了多个IMU和多个GNSS传感器，如大疆经纬M600 Pro无人机配备了3套IMU和GNSS模块。当其中任何两套IMU或GNSS模块失效后，无人机仍可以正常工作，非常适合在环境恶劣的条件下工作。
避障传感器包括视觉避障、超声波避障、红外线避障和激光避障等。其中视觉避障也可以用于视觉定位，称为视觉定位系统。
（1）视觉避障（视觉定位系统）。视觉定位系统通过摄像头采集的图像与视频信息，分析周围环境，从而判断无人机所处的位置，包括单目视觉定位（一个摄像头）和双目视觉定位（两个摄像头）两种。单目视觉定位和双目视觉定位的原理与定位精度相差很大，前者采用光流（Optical Flow）算法进行定位，而后者利用两个摄像头之间的视差，通过同名点搜索与三角测量相结合的方法构建点云场景进行定位。通常无人机在距离周围物理较远的情况下，双目视觉能够更为精确地定位。
除用于避障以外，视觉定位系统也常常应用于精准降落。在无人机起飞时记录下起飞位置的视觉特征，从而在自动返航和自动降落时根据这些视觉特征找到起飞位置并准确降落。值得注意的是，视觉定位系统需要光线条件良好且物体表面具有丰富纹理时才可使用，因此市面上的无人机停机坪都采用颜色鲜艳且纹理突出的图案。
（2）超声波避障。超声波避障是通过超声波测距的方式获取无人机距离最近物体的距离，从而避免无人机碰撞。与蝙蝠的听觉定位类似，超声波测距是通过接收反射的超声波与发出超声波之间的时间差，从而判断物体距离。超声波避障系统的优点是价格便宜，但是难以在吸音表面（如地毯）和倾斜表面进行测距。由于无人机四周可能存在倾斜度较大的坡度，超声波定位更加适合在无人机的下方进行避障。超声波避障经常和双目视觉定位组合进行避障，如大疆悟2、精灵3专业版等。
（3）红外线避障。红外线避障通过红外发射器发射红外线，通过感应器接收反射的红外线，通过三角测量的方式计算与前方物体的距离实现避障。在大疆御2的上方和下方，以及精灵4 Pro v2.0无人机的左右两侧均搭载了红外线避障模块。在大疆晓（Spark）上将红外线避障和深度镜头相结合，构成了3D传感系统，可用于无人机的手势控制等用途。
（4）激光避障。激光避障通过计算发射与返回的时间差，或者通过三角测量的方式对物体的距离进行判别。激光避障系统的体积较大且价格昂贵，目前很少有无人机搭载激光避障系统，多用于汽车自动驾驶等领域。
无人机避障传感器通常需要配合使用共同构成避障系统，如大疆的Flight Autonomy 2.0系统（如精灵4 Pro、御Pro等无人机）包含了视觉避障、红外线避障等多种传感器，在多个方向上提供物体识别与避障能力。在御2无人机上，在前方、后向、下方提供了双目视觉避障，在左侧和右侧提供了单目视觉避障，在上方和下方提供了红外线避障功能，提供了全方位的避障能力。但是，任何避障系统都存在测量误差，并存在测量错误的风险。飞手不能绝对依赖这些避障功能，应当在时刻握紧遥控器保证飞行安全的情况下，将这些避障功能视为最后的保险工具。
几种常见的无人机避障传感器的原理与适用范围如表1-2所示。
表1-2 几种常见的无人机避障传感器的原理与适用范围
虽然避障传感器不是无人机所必须配备的，如精灵3标准版不配备任何避障传感器，但是在无人机失控和自动返航等情况下，避障传感器可大大降低无人机的事故率，保障飞行安全。
空速是指无人机相对于周围空气的相对速度。对于固定翼无人机而言，空速是保持无人机升力、防止失速的重要变量。因此，空速传感器几乎是固定翼无人机的标配。空速传感器也称为空速管或皮托管（Pitot Tube），是利用流体压强和流速的关系原理，通过两个管道分别测量总压和静压，从而估算无人机相对空气速度的装置。
多旋翼无人机的原理与固定翼无人机不同，由于螺旋桨的高速运动导致气流紊乱，难以通过空速传感器测量出精确的空速，没有必要安装空速管，但实际空速可直接由IMU和GNSS传感器估算得出。