近年来,无人机作为一种新型空中移动平台得以快速发展,其智能化水平突飞猛进,尤其在民用军用领域的应用越来越广。复杂全时段环境下无人机高精度定位技术在无人机智能化方面具有关键影响,使得高精度定位与建图成为无人机领域的重要技术,本文针对上述技术展开研究,提出并构建了被动式和主动式两种无人机视觉定位与建图系统,并在此研究基础上,针对低照度环境提出了一种全时段无人机定位与建图算法。论文的主要研究内容包括:（1）首先对无人机自主化技术的发展进行了梳理,在此基础上介绍了无人机自主化的关键技术――高精度视觉定位与建图,总结了国内外学者在无人机视觉定位与建图技术方面取得的成果,并详细阐释了两种不同定位与建图技术的应用及发展现状,为今后的研究提供了一定的参考价值。（2）对无人机定位与建图任务中的关键技术进行分析和总结。首先介绍了相机成像几何模型以及立体视觉测量原理,然后对无人机视觉定位与建图方法进行详细的讨论,为今后的研究提供理论基础。（3）提出并构建了一套基于地基全景相机阵列的旋翼无人机定位系统。该系统通过地面任意布置的全景相机阵列,解决低空无GPS环境下旋翼无人机自主回收降落中定位难的问题。首先选择鱼眼相机来获得广域的观测视场,并针对成像系统提出一种相机阵列快速自标定算法,然后通过相机阵列鲁邦的检测无人机并进一步实现协同的高精度定位任务。该系统具有便于快速布置,定位精度高等优点。（4）提出了一种低照度环境下无人机视觉定位与建图算法。针对低照度下图像不可视的问题,采用近红外相机结合近红外激光灯主动光补偿,提出一种低照度环境下无人机视觉定位与建图算法,有效解决了低照度环境下无人机定位难的问题。该算法不仅在光照充足的环境下优于ORB-SLAM等开源算法,在低照度环境下也相当稳定。（5）提出一种全时段环境下增量式无人机视觉定位与建图算法。通过硬件系统装置和算法层面上的创新,实现不同照度环境下图像特征提取与匹配,解决了无人机全时段环境下无人机增量式视觉定位与建图问题。通过大量的仿真和真实实验,有效地验证了该算法的鲁棒性和有效性。