本论文基于无人机篮球竞技自演化智能系统项目,项目难点主要有:大型室内场景快速准确定位,运动物体轨迹预测以及飞行器姿态改变的悬停定位问题。本文对上述问题进行了深入地研究,并取得了以下成果。（1）大型室内场景快速准确定位。本文设计并搭建了基于三维运动捕捉的无人机定位系统,考虑到建设成本问题,本文提出了基于空间编码的室内快速定位技术。该技术将不同光色在编码位的排列组合作为特征光源的特征信息,采用空间编解码技术,通过查表法快速准确实现了室内定位。本文详述了该方法的实现过程并给出了相关参数的计算方法,通过仿真模拟实验和实物实验验证了该技术的可行性。此外,利用遗传算法对该定位技术进行了优化,在特征光源组合较多时兼顾定位时间与精度。（2）运动物体轨迹预测。本文基于运动轨迹的稳定性,按照李雅普诺夫指数对运动物体进行了分类。针对收敛系统中的简单机械运动,如项目中涉及的篮球、无人机等刚体运动通过牛顿运动定律及物理意义建模近似拟合曲线方程。针对混沌系统,如无人机桨叶旋转产生的复杂气体流场,通过仿真实验说明虽然轨道不稳定但是由于吸引子确定,流形轨迹可以通过李雅普诺夫指数实现短期预测。此外,本文得到了运动是物质在能量场梯度的驱动下造成的时空变形这一结论。（3）飞行器姿态改变的悬停定位问题的研究。本文深入研究了飞行器存在横滚姿态角时无法悬停定位的问题,提出了将螺旋桨位姿控制与飞行器机身位姿控制分开的方法,并通过实验实现了实机位姿分开控制。同时,为解决球拍位于螺旋桨上方气流导致篮球运动轨迹改变可能造成接球失败,球拍位于螺旋桨下方有效接球面积减小这一问题,本文通过对飞行器旋转气流的稳定性与可控性问题进行了探索与仿真研究,证明了气体流场是可控可再现的,说明了使用离子发生器提供动力的无旋翼飞行器方案是可行的。总之,本论文从项目出发,为实现大型室内场景快速定位和准确预测物体的运动轨迹提供了新的方法,深入探索了运动实现过程,为相关领域的研究提供了新的角度。