将无人机与无人船结合,形成无人机/无人船协同系统,能够有效提高海洋无人装备在大部分海洋复杂任务中的作业效率。但该协同系统的研究尚处于起步阶段,船载无人机自主跟踪、自主降落等关键技术的研究存在不足,这也是目前的研究热点之一。因此,面向复杂海洋作业背景,研究用于实现船载无人机自主跟踪降落系统的关键技术,有利于提高无人机/无人船协同系统的智能化水平及作业效率,具有重大的应用价值。分析了船载无人机试验平台的必要组成部分,搭建了相应平台,并规划了无人机自主跟踪、自主降落的总体方案。针对总体方案中信息共享的需求,构建了由地面系统、机载系统、船载系统组成的信息共享链路,并针对关键传输路径进行了功能验证,解决了信息共享问题,为系统设计筑牢通信基础。设计并实现了融合全球导航卫星系统信息/惯性导航系统信息的组合导航定位系统。根据捷联式惯性导航系统（Strap-down Inertial Navigation System,SINS）误差传播模型,结合所确立的多维状态向量与观测向量,构建了用于修正定位误差的卡尔曼滤波器。将滤波器输出用于修正SINS定位数据后,提升了定位信息的精度,解决了无人机高空定位问题。深入分析单目视觉定位的原理后,将视觉定位问题转化为获取多个用于Pn P解算的3D-2D点对问题,并设计了基于ArUco码阵列的视觉定位算法。此外,研究多方面因素对其定位效果的影响后,设计了适用于无人机降落的合作标靶并改进了定位算法,满足了无人机精准低空定位需求。研究了无人机速度控制算法,确定了以位移控制速度的策略。将目标定位信息作为积分限幅、输出增量限幅PID控制的输入后,实时计算出无人机向目标逼近的速度,保证了飞行控制的实时性,解决了无人机飞行控制问题。实现了最终的船载无人机自主跟踪降落系统。为验证系统的可靠性,进行了陆地定点试验、车载试验、船载试验。多方试验结果表明,载有本课题所设计系统的无人机,能够稳定地跟踪速度不断变化的船只,最大跟踪速度超过5m/s,追踪误差也保持在可控范围内;能够从100米高空快速且平稳的降落到的载有降落标靶的停机坪上,定点降落平均误差仅为10.6 cm,且能顺利的降落到船载停机坪上。