在过去的十几年里,无人机在民用和军用领域的飞速发展显示了其未来发展的潜能,无人机相对于有人驾驶的飞机,特别是安全和成本方面具有很多突出的优点,如在对敌人监视,战场侦探或者一些危险区域的军事行动上,无人机代替人类飞行员承受了风险,另外小型的无人机通常因为生产、维护、运营方便容易,降低了其成本,无人机的成功应用包括监视、侦察、战场评估、目标跟踪和监测、搜救、流量监测和管道检查等。四旋翼飞行器在飞行过程中通常依赖自身的GPS传感器来实时估算位置和速度信息,而当无人机需要在室内或者比较封闭的环境中执行任务时,GPS信号可能很弱或者消失,这将使无人机对环境及自身的感知能力变差,影响其稳定飞行。基于此,本文首先搭建了一套搭载视觉传感器四旋翼硬件系统,然后设计了一套稳定的控制算法,实现了四旋翼飞行器自主稳定地飞行,最后设计了一种基于视觉信息输入的四旋翼飞行器速度跟踪飞行控制,与超声波传感器信息融合实现了四旋翼飞行器的自主定高跟随飞行。本文以四旋翼飞行器为平台,主要针对GPS信号弱的情况下,基于视觉信息的四旋翼飞行器稳定飞行问题进行研究,主要研究内容如下:1)建立了四旋翼飞行器的数学模型以及运动学模型,摄像头固定在机身的正下方,四旋翼的运动方程即为相机的运动方程,正常飞行过程中目标物始终在摄像头的中心,然而四旋翼飞行器姿态变化会导致目标物偏离中心位置,从而产生误判,本文建立了一个虚拟的相机平面,解决了误判问题;2)滑模控制的对象及对象的参数与外界干扰无关,所以鲁棒性更强。然而,传统的滑模控制算法会在控制过程中由于不连续的切换特性而引起系统抖动,从而导致飞行器不稳定。针对这一问题,本章设计了基于PID滑模面的二阶滑模控制算法,对飞行器飞行位置、姿态进行控制,并与经典的PID控制器和滑模控制器进行了比较。通过仿真分析发现与常规的二阶滑模控制算法相比,本文所提算法响应时间更短,调节速度更快,稳定性更强。3)选择合适的传感器,搭建四旋翼飞行器的实物平台,针对所设计的算法移植到四旋翼飞行器的硬件平台上,通过上位机软件实现一键起飞、降落、自主跟踪的功能,通过虚拟示波器对实际飞行的数据进行采集,实验结果证明无论目标物是否运动,四旋翼飞行器都能够稳定地飞行并悬停在其上方。