本发明公开了一种基于Levenberg‑Marquardt算法优化的三次NURBS样条方法，用于融合多源传感器数据实现无人机室内定位和连续轨迹拟合。该方法利用IMU和UWB传感器采集的异步数据，获取高频运动信息和低频精确位置数据。通过Levenberg‑Marquardt算法优化控制点和权重，以满足轨迹拟合的收敛条件，构建三次NURBS轨迹插值模型。然后，利用优化后的控制点和权重，建立连续的NURBS轨迹模型，确保在每个时间窗口内实现平滑的轨迹插值，进而在整个飞行过程中保持无人机轨迹的连续性。该方法通过直接处理多源传感器的连续异步数据，减少了对硬件同步的依赖，提高了无人机室内定位的精度和轨迹连续性，为复杂环境下的无人机连续轨迹拟合提供了新的解决方案。