自主飞行的无人机不仅在军事领域而且在民用领域中都已成为重要的工具,目前全球无人机市场火爆,五年前市场分析学家预测的2019年无人机市场价值约为63.50亿欧元。而现在,新评估表明全球无人机市场价值154.2亿欧元,到2025年将增长到444.6亿欧元。可见无人机全球市场正以超出预期的速度发展。与此同时,无人机跟踪领域又是无人机实际应用中的重要一部分,无人机自主跟踪地面移动物体最近已成为公开文献中的重要研究主题,在军用领域,无人机跟踪可用于对地面移动军事目标的侦察和打击,无人机通过机载的各种传感器识别发现目标后,在保持一定安全距离且不被发现的前提下进行稳定的跟踪侦察,相比传统派出侦察车辆和人员的跟踪方式,无人机跟踪具有视野和地形优势,也更具安全性。在民用领域,无人机自主跟踪可用于交通肇事行人车辆的追捕,相比传统派出人力或车辆对肇事人员、车辆进行追踪,无人机平台受地形影响更小,视野更广。本文设计了一整套无人机视觉跟踪控制系统,首先,对无人机目标跟踪的核心算法视觉跟踪算法进行了改进,使算法面对遮挡、尺度变化和背景混乱时具有更高的鲁棒性;其次,设计了智能网联以及嵌入算法部分,把无人机在空中拍摄到的图像实时传输到地面并在地面站实施检测算法后把结果回传到无人机控制端,如此操作可以突破机载处理器算力限制,实施精确度更高的算法;接下来,使用硬件搭建起无人机实物平台;最后,分别设计了仿真和实物试验,实现了系统在仿真和实际环境中的跟踪飞行,分析论证了本文所叙述系统的可行性。本文的主要研究内容如下:1.视觉感知算法部分:其一,本文针对无人机视觉目标跟踪时常见的尺度变化、背景混乱、遮挡导致的跟踪漂移和跟踪失败问题提出了一种自适应学习率的多尺度核相关滤波跟踪方法,并通过实验证明,本文提出的算法在面对上述问题时能够更加准确的跟踪目标;其二,本文通过无人机多传感器融合算法进行无人机与地面待跟踪目标的相对位姿解算。使用机载超声波传感器,加速度传感器和GPS获得无人机的自身位姿,并通过坐标变换与视觉感知结果融合后得到无人机与地面目标的相对位置。2.智能网联部分:本文设计了一套无人机智能网联系统,现如今,4G、5G网络能力满足了绝大部分无人机的应用场景的通信需求,本文使用物联网协议MQTT进行开发完成了无人机高清图像的低延时上云和回传,无人机机载传感器感知结果的上云和回传,以及地面站系统通过物联网协议对空中无人机进行低时延控制。实现了地面端控制无人机起飞,选取跟踪目标后由无人机平台进行稳定自主的跟踪。