近年来,无人机视觉导航技术正受到广泛关注,同时,基于嵌入式平台的微处理器系统以其自主廉价的特点也逐渐在工程控制领域中展现其优势,本文针对无人机在未知环境中的避障问题,研究基于嵌入式平台的无人机视觉跟踪避障方法,主要探讨了无人机飞行过程中的导航避障策略以及障碍物识别和目标测距问题,完成了算法设计和硬件平台搭建,并通过实验验证了该方案的工程价值。首先,针对导航避障策略问题,本文在传统人工势场法的基础上,对势场函数做了改进,并结合最优控制思想,设计控制器,引导无人机自主避障并最终飞抵目标地点。接着,针对障碍物检测问题,研究图像预处理算法,并在几种经典光流算法的基础上,利用角点作为特征点计算目标场景的光流向量,提出基于角点检测的改进金字塔L-K光流法。针对目标测距问题,利用精度不高的光流法探索障碍物警戒区域,通过对摄像机进行标定,形成二维像素到三维世界的对应模式,完成对距离的精确解算。最后,针对嵌入式平台搭建,完成系统仿真设计,并完成算法的硬件实现。平台包括基于CMOS图像传感器的图像采集模块,用于采集无人机飞行前方的视频图像序列,以及采用FPGA+DSP架构的图像处理模块,利用FPGA作图像预处理,DSP作图像处理并输出控制信号,实验结果表明,该方案具有良好的障碍物检测与路径规划能力,并验证了本文算法的有效可行。