无人驾驶飞行器(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)具有风险性低、机动性好、可靠性高、适应性强等特点。多UAV协同编队飞行(Coordinated Formation Flight,CFF),就是将多架具有自主功能的UAV按照一定的结构形式进行三维空间排列,使其在飞行过程中保持稳定的队形,并能根据外部情况和任务需求进行动态调整。目的是提高UAV完成任务的效率,拓宽其使用范围。在编队飞行中,每架无人机要将自己的位置、速度、姿态、运动目标等信息和队列中与之相邻的无人机进行交互。利用计算机视觉技术估计飞行器的姿态是近年发展起来的一种定姿新方法,利用摄像机摄取飞行器或飞行环境的图像信息,经图像处理,提取并识别相关信息,估计出飞行器在环境中的姿态,从而为飞行控制与制导提供必要的信息。本文针对无人飞行器编队飞行中,队形保持阶段的飞行器姿态估计问题,进行了探索研究和仿真分析。首先,探讨了采用计算机视觉技术估计飞行器姿态问题的解决思路,在讨论了相关基础理论知识和相机模型的基础上,设计了解决视觉姿态估计问题的具体方案,为深入开展研究工作做好了准备。然后,按照所确定的姿态估计方案,根据视觉姿态估计需要,对获取的图像进行去噪、增强、目标检测以及特征提取等预处理。接着,对本文所研究的飞行器姿态估计方法展开详细论述,包括算法的原理、特征点的排列和详细的问题解决过程。最后,利用OpenGL建立了飞行器的几何模型,模拟真实飞行器的各种姿态,对所提的姿态估计算法进行验证。仿真结果分析表明,本文所研究的视觉姿态估计方法计算简单、运算速度快,在飞行器实时姿态估计实现中具有一定的可行性;三个姿态角的误差平均都在3以内,其中偏航角的误差更小,平均在1以内。