随着科学技术的发展，无人机的研究成为了当今的热点。尤其是旋翼无人机，由于其具有垂直起降、空中悬停、机动性好等方面的优势，特别适合在低空环境中执行侦察、监控、及目标捕捉等任务。因而成为了各大高校和研究机构的研究对象。但是大部分的应用研究只适用于室外开阔场地，对无人机的室内应用研究还有待加强。在室内无人机有着比地面机器人更多自由选择的优势，不仅不受室内地面状况的影响，而且能够更加灵活地实现多自由度的飞行，特别适合室内情报搜集和室内灾害救援。本文以一架小型四旋翼无人机为平台，设计了无人机在一个宽敞的大厅内对地面机器人目标的搜索识别方法和相关的飞行策略。　　首先针对任务需要，搭建无人机的软硬件平台，整个系统包括飞行控制系统和地面控制中心。飞行控制系统主要用来采集图像信息和无人机的姿态信息，然后通过无线通信模块将采集到的信息传送给地面控制中心，地面控制中心根据传送的信息判断无人机的飞行状况，然后发送指令对无人机进行控制。由于室内空间狭小、缺少GPS信号、障碍物众多等不利因素，因此需要对无人机的整体设计和控制方案做综合考虑，首先是针对无人机的室内定位，本文设计了基于光流辅助的自主定位方案，建立光流和无人机运动参数之间的关系，融合IMU和高度计等传感器的测量数据，采用双闭环PID控制方法，通过实验验证了无人机在室内自主悬停和飞行的有效性。　　其次，阐述本文对目标物的识别方法，本文结合两种方法对目标物进行识别，首先根据实验场地目标与背景的信息，采用基于灰度直方图的双峰阈值分割算法，对图像进行快速分割，寻找目标的可能区域。然后考虑到室内场景目标物众多，并且目标很有可能发生旋转、缩放、或被障碍物遮挡等情况，因此对目标的特征描述需要具有尺度旋转不变性，然而传统的SIFT算法运算量大，因此本文采用改进后的PCA-SIFT算法对目标进行特征提取和匹配。并利用RANSAC算法将错误的匹配点剔除，实现对目标的准确识别。　　最后为无人机的飞行策略部分，根据任务需求，分析了无人机的飞行状态，制定了无人机的目标搜索和识别策略，考虑到无人机在飞行过程中有可能遇到障碍物，本文制定了双重的避障策略，分别是基于高度的避障和基于航向的避障，最后通过实验验证无人机室内飞行，搜索目标、躲避障碍物、飞向目标的方法的有效性。为以后空地机器人协同打下基础。