小型无人直升机可以垂直起飞降落,而且它还可以实现悬停、横飞、倒飞、慢速巡航以及超低空飞行等多种飞行方式。由于这些优势,小型无人直升机可以较为方便地完成航拍、搜救、地形勘测、军事侦察等任务,具有非常广阔的应用前景。安装了视觉传感器的小型无人直升机系统具有对地面目标的空中监视、跟踪飞行等功能,是完成反恐防暴、交通监控、抗灾救援等任务的理想平台。因此,针对基于视觉的无人机地面目标跟踪技术的研究得到了控制学与机器人学专家的极大关注,成为该领域当前最活跃的研究方向之一。基于视觉的无人机地面目标跟踪是指在低空飞行的小型无人直升机上,安装的云台控制系统利用获得的视觉信息自动调整机载云台的旋转和俯仰角度,使被跟踪的地面目标始终保持在摄像机的图像中心,同时利用视觉信息对动态目标的运动状态进行估计，并将其作为反馈信号来控制无人机跟踪目标飞行。无人机地面目标跟踪系统中,视觉传感器的主要任务是获得目标的运动状态,然而,由于摄像机的平移和旋转,所拍摄的视频图像中的背景是动态变化的,在动态背景图像中对目标进行检测并定位是目前视觉跟踪问题中的一个难点。小型无人直升机是一个多变量、非线性、强耦合的动力学系统,稳定性差,容易受到阵风等外力的干扰,如何实现其稳定地自主飞行仍然是无人机领域的一个难题,使其跟踪具有较强机动性的地面目标难度更大。除此之外,由于无人机的飞行空间比较大,很容易使目标偏离于摄像机的视野之外,如何快速准确地调整摄像机的姿态是跟踪系统设计中另一大难题。本论文针对基于视觉的无人机地面目标跟踪系统进行了深入研究。研究内容主要包括以下三个方面：(1)基于视觉的动态目标状态估计。针对基于视觉的动态目标状态估计问题,提出了一种新的目标运动速度估计方法。该方法借助图像中静态点的运动信息对由摄像机运动引起的图像变化进行估计,从而减少机载传感器的噪声对目标状态估计的影响。(2)无人机目标跟踪飞行控制。设计了一个具有双闭环结构的无人机地面目标跟踪飞行控制系统。其中,外环为目标跟踪控制器,其任务是根据无人机和动态目标的运动状态计算出期望位姿和速度。内环为无人机飞行控制器,其任务是使无人机能够按照期望的位姿和速度飞行。(3)机载云台摄像机跟踪控制。针对小型无人机地面目标跟踪系统,提出了一种机载云台的自适应跟踪控制算法,该算法在缺乏深度信息传感器和摄像机外参数未知的情况下,实现了对云台摄像机姿态的控制,使得动态目标可以始终保持在图像中心。通过李雅普诺夫理论证明了闭环系统的稳定性。此外,针对短暂的目标丢失情况,设计了一种云台跟踪控制策略,该控制策略不仅可以使动态目标保持在图像中心,还可以在视野被遮挡时,自动调整云台的姿态,使目标尽量位于摄像机的视野中央。同时,为了进一步验证跟踪系统的性能,论文设计并实现了无人机地面目标跟踪系统的仿真与实验平台，并对所设计的状态估计算法和控制器进行了仿真与实验测试。