基于机载传感器实现对地面目标的持久鲁棒跟踪是无人机执行对地观测任务的基本形式之一,也是后续目标行为/意图分析和态势生成的基础。传统方法大多采用“识别-定位-控制”策略,即在识别目标后,结合机载传感器内外参数定位目标在空间中的位置,而后基于定位结果设计跟踪控制律。但是在目标定位环节中,定位误差通常较大,且无人机时刻处于高速运动中,导致固定翼无人机跟踪效果较差,难以做到长时间的鲁棒跟踪。为解决这一挑战,本文以固定翼无人机和机载视觉传感器为对象,研究无需目标位置解算的视觉伺服目标跟踪控制律,实现“识别-控制”一体化,并开展半实物仿真和无人机飞行验证。主要工作包括:（1）提出基于固联相机的固定翼无人机视觉伺服跟踪控制律,无需解算目标位置,实现对静止或慢动目标（速度不超过3m/s）的跟踪控制。当机载相机直接固联在无人机机体上时,无人机姿态变化会对相机姿态产生影响,进而导致目标的特征点发生偏移。故而,论文提出一种“理想相机”模型,对无人机姿态变化产生的影响进行补偿,使得目标特征点的像素坐标在理想相机模型中不随无人机俯仰角和偏航角的变化而变化。而后基于图像雅可比矩阵构建特征点变化速率与无人机速度之间...