随着计算机技术、机器视觉、人工智能等新型科学技术的不断的发展与创新,以及无人机在军事和民用领域的重要作用,将传统无人机技术结合新兴技术将成为未来发展的趋势。然而新型无人机的发展仍面临诸多问题亟需解决,例如小型固定翼无人机的低载荷和高能耗,难以在其机体上安装高精度的惯性导航装置来辅助着陆,这就对基于视觉的无人机姿态角解算技术提出了挑战。国内外专家学者以视觉测量作为研究内容,使用了不同种类的无人机机型,单个或多个视觉传感器,不同种姿态角解算方法求取无人机姿态角,来辅助无人机自主着陆。目前基于视觉的无人机姿态角解算技术大多使用多幅图像,并且通过匹配图像来获取无人机姿态角。然而,较快的飞行速度、不断变化的姿态角度以及高复杂度的图像匹配算法容易导致解算出来的姿态角与无人机真实的姿态角不匹配,会有一定的延迟。此外,多数方法在无人机姿态角测量时采用的是固定焦距镜头,随着着陆过程中距离缩短,固定焦距的使用在一定程度上影响无人机姿态角的解算精度。因此,本文研究了适用于变焦距系统下利用单幅图像解算出无人机姿态角的测量方法。该方法以编码靶标作为合作目标,根据相机透视投影模型以及三维坐标系转换关系,利用单幅包含任意五个编码标志点的图像即可获得无人机姿态角。其中选取带起始点的编码靶标作为无人机姿态角测量系统的合作目标,与传统的Ma.Y.B编码标志点相比,自主设计的带起始点的编码标志点具有较高的编码容量。通过实验分析可知,在编码标志点受到压缩变形时,依旧能成功解码,表明了该编码靶标的解码稳定性。本文进行了实验室条件下以及实际飞行过程中的姿态角解算验证实验。在不同焦距镜头实验中,俯仰角的平均误差是0.36°,翻滚角的平均误差为0.40°,偏航角的平均误差为0.38°,验证了变焦距下算法依旧具有较高精度。在探究姿态角变化对测量精度影响的实验中,控制无人机俯仰角从-45°增加到-15°,滚动角从+30°减小到-30°,偏航角从+15°减小到-15°。实验结果表明,在无人机大姿态角变化范围内,本文方法的测量精度均保持在1°以内。此外,当无人机处于0°翻滚角时,该方法可以实现0.25°的平均测量误差,当翻滚角逐渐偏离0°时,该方法的测量误差逐渐增大。以上结果验证了该方法在协助小型固定翼无人机降落方面具有一定的可行性,并且随着人工智能的快速发展,基于视觉的姿态角度测量技术将在未来得到更广泛的应用。