近年来,随着无人作战系统(Unmanned Combat System,UCS)在伊拉克、阿富汗等几场局部战争的广泛使用,展现了无人作战系统的巨大军事价值。作为无人作战系统中的重要组成,无人机所承担的侦察、监视、通信中继、战场评估、攻击引导等任务也日益增多。为扩大无人机的工作半径,提升作战效能,无人机在舰船上回收的需求愈加迫切。虽然无人机已能够顺利完成地面起飞、降落或回收任务,但上述过程中的引导方式主要依赖卫星定位导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)。在未来“反介入/区域拒止(A2/AD)”的战场环境下,仅依赖卫星导航系统无法满足无人机在舰船的降落需求。本文主要针对上述背景展开研究,主要完成工作和创新点如下:(1)构建一种舰基通用的多传感器无人机回收引导系统。该系统主要由两个独立引导单元组成,每个引导单元配备一个二自由度转台和可见光相机、红外相机等多个传感器。两个独立引导单元的排布可根据目标无人机的大小和检测距离进行优化配置。本文针对该系统独立分布在跑道两侧的特点,通过对目标位置解算理论推导、误差分析和实验验证,证明了在无人机降落过程中,使用上述引导系统的可行性。(2)提出检测-跟踪-学习相融合的无人机降落过程中实时目标跟踪和位置解算框架。针对引导无人机降落过程中,无人机目标尺度快速变化问题,通过改进基于形态学滤波的图像预处理方法、TLD目标跟踪框架和基于主动轮廓的目标位置修正方法,结合转台运动位置和无人机运动状态的估计,能够准确解算出无人机在降落过程中相对于舰船的位置信息,满足无人机引导和控制系统的需要。(3)设计基于非线性模型预测控制(NMPC)和总能量控制(TESC)的无人机着舰控制系统。由于无人机机载设备运算能力的约束,本文设计了内环控制器和外环控制器来实现无人机的自主降落。其中内环控制器由PI和PD控制器组成,主要完成对无人机姿态的控制;外环控制器由非线性模型预测控制器和总能量控制器组成,对基于Dubins Path生成的降落曲线进行跟踪。(4)设计并实现无人机舰载着舰系统仿真环境并进行户外实验验证。本文基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)和Gazebo仿真环境构建了无人机舰载着陆软件在回路仿真系统(SITL)和硬件在回路仿真系统(HIL)。该仿真环境能够满足上述算法的验证需求。通过二自由度转台与多传感器的组合配置,实现在地面机场和水面环境中小型和中型固定翼无人机的引导和自主降落。上述理论和算法的相关程序发布在https://github.com/weiweikong/rotors_simulator。