无人机飞行器有着体积小、结构简单、制造成本低、控制灵活等优点。随着图像处理技术的发展,基于移动平台的视觉技术应用前景广阔,尤其是四旋翼无人机有着能够垂直起降、自由悬停的特点,使其在目标跟踪领域得到了大量关注。为此,本文以无人机跟踪地面目标的问题展开,对跟踪控制过程中存在的飞行平台稳定性、跟踪算法鲁棒性等关键问题进行了研究。本文首先对四旋翼飞行器的发展历史与跟踪控制过程中所面临的问题进行了简述,确立研究内容。然后根据项目的实际需求,从软硬件方面进行设计,对无人机的处理模块、传感器、动力组件与图像采集模块进行了选型,并根据目标跟踪系统的总体结构方案,搭建了四旋翼无人机目标跟踪平台。为了减小四旋翼在飞行过程中受到的外部干扰,提高飞行平台的稳定性,本文结合四旋翼无人机的运动学原理,建立动力学模型,通过分析四旋翼飞行器欠驱动、强耦合的模型特点,设计了外环为角度环,内环为角速度环的PID-LADRC姿态控制器,以实现稳定的定高定点控制。在飞行跟踪的过程中,由于目标自身与背景信息都是在不断变化的,因此对跟踪算法的鲁棒性提出了较高要求。为了减少目标丢失,增加跟踪精度,本文研究了核相关滤波在跟踪算法中的应用原理,对算法中关键的样本训练阶段与检测阶段的运算原理进行了详细推导,并在其基础上提出了响应置信度的多特征融合方法:运用多特征融合机制,结合梯度特征和颜色特征,以提升对目标描述的准确性,其次以响应置信度为评判标准,动态调整跟踪模板的学习率,减少外界噪声对模型的影响,采用权重分配的方式融合目标位置。同时基于跟踪算法的计算结果,将目标位置与无人机的位置角度信息联系起来,建立目标成像模型并分析相对位置的定位方法。最后为了验证所设计的控制算法与跟踪算法的实用性,本文分别进行了跟踪算法对比、Simulink仿真与实机飞行测试。实验结果表明本文设计的四旋翼飞行器目标跟踪控制方法,能够较好地实现对目标的实时跟踪。