为了提高无人机的导航定位精度,本文搭建了基于单目视觉的无人机位姿估计系统。首先针对以往合作地标的优缺点做了详细分析,在此基础上进行了改进,提高了组合地标的可识别性,并以此做为本文使用的地标。然后,论文对组合地标图像的预处理过程进行了详细分析,该方法首先对无人机机载相机拍摄得到的图像进行滤波、二值化处理,然后对组合地标的图像进行连通区域分割,给出了详细的实验过程分析。针对以往的目标识别识别率差,易受场景的复杂性、光照条件的变化等因素影响的问题,本文构建了一种深度信念网络,并根据无人机实地飞行过程的图像数据制作了大量的训练样本,提高了目标的识别准确度,在此基础上,验证了该方法在复杂背景下识别组合地标的可行性。最后本文详细研究了无人机的单目视觉位姿估计算法,给出了详细的解算过程,然后使用3ds MAX仿真软件构建了仿真环境,针对影响解算精度的物理因素,进行了多组实验来验证算法的准确性。并且构建了基于Vicon系统的实物平台来进行实验,对无人机进行了实际的飞行测试,分析了影响无人机位姿估计精度的因素,验证了算法的准确性。