具有体积小、重量轻、机动性能好等优点的无人机将在未来少人或无人采矿中发挥重要作用，而位姿估计则是井下无人机实现自主飞行的关键。面向井下无人机自主飞行的位姿估计，针对空直或弯曲度较小的巷道环境，提出采用相同形制沿矿井巷道壁两侧成对平行部置的反光标识牌作为人工路标，辅助井下无人机进行位姿估计。为了实现无人机在无GPS的矿井环境下自主飞行，针对井下作业环境昏暗的特点，提出巷道中的单目摄像机采用视觉注意机制提取反光标识牌的轮廓。为减少计算量，用几何的方法代替常规的代数方法，可避免传统特征点法求解位置和姿态参数对每帧图像都要进行复杂的非线性解算过程。根据巷道中的单目摄像机中心点与4个相邻反光标识牌及其投影点之间的几何关系，以反光标识牌的世界坐标和像素坐标作为输入，利用单目摄像机中心点与任意3个反光标识牌所围四面体的体积，采用几何方法推导出4个反光标识牌在相机坐标系下的坐标。根据反光标识牌已知的世界坐标与求得的反光标识牌相机坐标之间的转换关系，利用奇异值分解的方法进一步求出两坐标系之间的转换参数即旋转矩阵与平移矩阵，从而实现空直或弯曲度较小巷道中无人机的位姿估计。在走廊中模拟矿井空直或弯曲度较小巷道的实验结果表明，采用所提出的面向井下无人机位姿估计方法，对巷道中的单目摄像机的位置估计平均误差约为0.076 m，角度估计平均误差约为1.74°，且单帧算法的解算速度仅为0.013 s，可以提高无人机位姿估计的实时性。