固定翼无人机广泛应用于侦察、巡检等多个领域,固定翼无人机起飞前和降落后的过程大多是通过吊车等装置将其运到指定的位置,这种方式非常复杂,因此,寻求一种控制方式,能遥控无人机在地面上运动。目前遥控技术发展很成熟,将其运用到固定翼无人机的控制上是一种比较新颖而且可行性高的方案,遥控的方式有很多种,传统的遥控通过手柄和按键实现,具有操作灵敏、安全可靠的特点,新型的遥控方式如手势控制具有操作简单、人机交互性好的特点,本文针对固定翼无人机的遥控,设计了穿戴式遥控器实现无人机的遥控,同时提出一种手势遥控的无人机的方案。本文首先分析了各种遥控技术,确定了穿戴式遥控系统和手势遥控系统的主体结构与功能,使用穿戴式遥控系统通过手柄、按键的方式控制无人机实现调速、转向等精度高的控制,通过手势遥控的方式实现无人机的基础的操作。然后设计了穿戴式遥控系统,并对系统的软硬件结构进行了详细的说明。遥控器通过树莓派控制,实现多路遥控信号的采集然后进行数据处理和编码后通过无线信号发送到无人机接收机,同时能读取并在液晶屏上显示控制参数和无人机回传过来的参数。对于手势遥控系统来说,分析无人机的指挥手势,提出了一种基于光学标记的手势识别方法,在指挥人员关节处放置LED灯,然后提取光点作为特征手势,之后通过卷积神经网络算法进行训练与识别。最后分析了常用的几种卷积神经网络模型,在Lenet-5的基础上加以改进,并建立了对应的航母手势数据库,将数据库输入网络中训练,不断调整网络的参数以适应数据库,然后将数据输入模型中测试,验证了所提方法的合理性以及技术的可行性。