无人机的自主着陆是指无人机使用GPS、IMU等设备进行定位导航,通过飞行控制系统控制无人机在指定位置安全着陆的过程。随着无人机在军事和民用领域的广泛应用,无人机的自主着陆导航成为一个亟待解决的问题。由于视觉传感器具有低成本、低功耗、易维护、采集的信息丰富等优点,因此利用计算机视觉信息来辅助完成或独立完成无人机的自主着陆任务具有良好的应用前景。本文以四旋翼无人机为研究对象,使用基于图像的视觉伺服控制策略,设计了四旋翼无人机的自主着陆控制系统,主要工作如下所述:(1)分析了四旋翼无人机的物理结构与飞行原理,并对其进行了运动学和动力学建模。基于自抗扰控制方法为四旋翼无人机的高度与姿态系统设计了自稳控制器,用于在无人机飞行状态发生改变时自动恢复至平衡状态。最后通过Simulink进行了仿真实验验证控制器效果。(2)设计了一个复合的着陆图标,该图标可以使四旋翼无人机在着陆过程中的不同阶段都能采集到有效的视觉引导信息。同时,设计了一个基于MobileNet的两级级联神经网络来对该着陆图标进行关键点检测。所设计的级联关键点检测神经网络可以在满足嵌入式设备实时性要求的同时,达到较高的检测精度。(3)设计了一个基于图像的视觉伺服控制器,并通过在交互矩阵中引入高度信息来增强控制器的鲁棒性。同时,对跟踪误差进行补偿来解决地面目标运动带来的影响。最后,利用PID控制器来实现无人机对视觉伺服控制器的参考速度信号的跟踪。(4)基于机器人操作系统ROS实现了所设计的视觉伺服控制系统,在Gazebo三维仿真平台搭建了四旋翼无人机的模型与着陆的场景并在其中进行了自主着陆的软件在环仿真。同时,在实际着陆场景进行了四旋翼无人机的自主着陆实验。仿真与实际实验都验证了整个自主着陆系统的有效性,能够满足实际应用场景的需求。