四旋翼飞行器结构简单,制造成本要求较低,控制稳定性好,在商业、农业、军事等领域受到非常广泛的关注,具有极好的应用前景。但在目前,四旋翼飞行器基本都是采用遥控手柄进行人工控制或使用GPS进行自动控制飞行,受到操控人员视觉误差或精度限制的影响,在很多高精度的场合无法适用。本文围绕四旋翼飞行器视觉自主飞行控制展开研究,利用机器人控制系统(ROS)和开源计算机视觉库(OpenCV),设计了基于计算机视觉的四旋翼飞行器的定位系统控制系统。系统采用“PC端/四旋翼飞行器”的运行模式,利用四旋翼飞行器基本的方向控制,采用机器人控制系统ROS作为开发环境,使用C++程序设计、开源计算机视觉库OpenCV处理图像等相关技术,对基于计算机视觉控制的四旋翼飞行器追踪定位进行了设计研究。首先,根据四旋翼飞行器和ROS系统的特点搭建了Linux、ROS、OpenCV软件环境及基于ROS的四旋翼飞行器定位系统的框架,建立了相应的工作空间、主题、节点及C++程序。所搭建的系统可极大地提升了无人机平台的信息处理能力,同时也提升了四旋翼飞行器视觉定位系统程序的可扩展性。其次,分析了各类大型比赛及知名实验室采用的目标图形,对图形进行必要的拆分加以设计,同时基于系统实用性的考虑,建立了球形标识,地面H型标识,地面圆形标识。再次,研究了相关目标图形的图像采集、预处理和图形拟合处理,分别引入霍夫圆检测理论、角点拟合算法、最小二乘法椭圆拟合算法,进而提出适应系统的目标图形改进拟合算法;根据ROS系统特点提出了当前飞行器与图像中心的相对位置的计算算法及转化指令格式算法。这些算法计算量较小,对处理器性能要求较低,并解决了单目视觉的无法测量四旋翼飞行器与目标图形距离的识别缺陷。最后,利用所搭建的定位控制系统平台,对AR.Drone四旋翼飞行器进行视觉定位实验。经验证,本设计完成了精度较高、飞行效率较高的四旋翼飞行器视觉定位自动飞行任务,满足了实际应用需要,达到了设计目标。