计算机视觉是无人机应用中的重要辅助技术,在军事侦测、警务巡逻、航空拍摄、电力巡检等无人机应用领域中均有其广泛的运用。该技术具有感知信息量大、独立性高、实时性好等优点,能够协助无人机获取丰富的外界信息,帮助无人机更高效、更精确地运行,因此利用视觉技术辅助导航的无人机系统研究具有重要意义。无人机执行任务时,可以分为参照任务路径的自主飞行和任务完成后的自主降落两个子任务,这两个子任务中,视觉辅助技术的引入大大提高了无人机的飞行性能。本文针对搭载单目视觉的无人机对地面移动机器人的自主跟踪与降落问题展开研究,主要内容如下:首先,搭建无人机搭载单目相机对地面移动机器人的自主跟踪与降落任务系统。选用DJIM100无人机为飞行平台,辅助有GPS、Guidance等传感器。使用Nomachine软件作为机载电脑与地面站电脑的数据联接桥梁对无人机进行控制。利用张氏标定法完成无人机上单目相机的标定,获得单目相机内参并对单目相机的图像畸变进行校正,帮助后续图像处理算法获得更加准确的计算效果。其次,对无人机进行简单的物理建模,分析无人机各种飞行状态的控制原理。推导常用无人机坐标系之间的转换,用以解决GPS信号在无人机导航中的控制转换问题。依靠DJI M100的DJI Onboard SDK软件开发平台,融合GPS、Guidance传感数据,在Linux系统下编写自主飞行算法,并且设计实验完成对系统自主飞行算法的测试验证。再次,研究了无人机视觉辅助自主降落中涉及的控制方法,以及移动机器人上标识的图像识别算法,实现无人机对地面移动机器人的自主跟踪。在无人机对地面移动平台的自主降落中,设计组合尺度的二维码标识以及粒子滤波的运动估计器,用于解决相机视野丢失目标跟踪的问题。最后,无人机在自主控制时,通过视觉检测二维码标识信息,并进行水平方向的视觉反馈,实现地面移动机器人的跟踪。在此基础上,保持水平方向的跟踪效果,加入无人机的垂直方向控制,逐渐降低飞行高度,实现无人机在地面移动机器人平台上的自主降落功能。实验结果表明无人机定点悬停精度高,能够稳定地跟踪地面移动机器人以及实现准确地自主降落。