随着无人机技术的发展,并得益于其高空俯视视角能够快速获取环境全貌的特点,无人机逐渐在各种不同的任务中被用于对环境进行感知。无人机对环境的感知主要可以分为两方面:对环境地图的重建和对目标的感知。本文提出一个基于无人机的地图重建与地面目标搜索系统,系统基于搭载可见光相机的无人机平台,利用相机及无人机自有GPS定位系统,以简单的传感器配置,在短时间生成环境地图,并实现对特定目标的探测任务,具体内容包括:1.针对可能存在的GPS受屏蔽、信号缺失、噪声大等情景,以及建图任务对6自由度飞机姿态的需求,本文基于单目视觉SLAM算法,设计方法融合已有的GPS信息,通过多源融合的方法,同时解决单目视觉SLAM缺少尺度、GPS信号不稳定,以及缺乏飞机姿态旋转信息的问题,实现更为鲁棒的无人机的位姿估计模块。2.针对半稠密与稀疏SLAM方法只能获得稀疏的三维坐标,重建得到的点云地图较为稀疏的问题,本文在设计的系统中引入单目深度估计方法,利用机载单目相机对图像每个像素点的深度进行估计,进而构建出更为稠密的点云地图,获得更为丰富的地图信息。为验证高空场景深度估计的有效性,本文在仿真平台上构建了高空场景的深度估计数据集,验证了深度估计算法的有效性。3.为实现对地面目标的搜索,本文为系统引入目标检测模块,结合系统估计的无人机位姿与地图深度信息,获得地面目标的实际地理位置,用于各具体任务的需要。本文在真实数据上对该定位功能进行验证,并将所有功能进行系统集成,在实物系统上进行了实验验证。