随着四旋翼无人机的小型化轻便化的发展,并因其价格低廉,无人机已经在娱乐和服务领域广泛使用。近年来无人机的研究发展迅速,但仍然无法做到完全自主飞行,目前,如何构建简单且易实现的自主飞行跟踪系统成为研究的热点。由于室内GPS信号弱,四旋翼无人机的室内跟踪定位与姿态如何获取成为了室内四旋翼无人机自主飞行控制系统设计的难点。与动辄几十万美元搭建的无人机定位跟踪系统相比,基于低成本Kinect深度摄像机的无人机定位跟踪系统具有更广泛的科研价值和应用前景。无人机定位跟踪系统主要分为:无人机的标记与识别、无人机的定位和姿态估计两大部分。在室内无人机的标记与识别方法中,本文提出采用ArUco标记进行无人机标记以提高跟踪与姿态估计精度。同时本文通过Kinect摄像机的彩色图像和深度图像实现无人机的定位和姿态估计。最后本文基于微波通讯实现自主控制无人机的起飞、悬停、简单规避和降落等飞行过程。本文主要研究工作及成果如下:1、提出基于现实增强(AR)技术的ArUco无人机标记算法。为了分析比较该方法的定位与姿态估计的精度,设计并实现了一种室内小型四旋翼无人机多标记(包括ArUco无人机标记和目前广泛采用的颜色空间域标记)的无人机跟踪定位系统。2、分析比较了两种标记方法在不同空间亮度、不同空间颜色复杂度、以及不同测距情况下无人机检出率、跟踪精度与实时性。实验结果表明,AR标记在复杂环境下无人机的检出率、跟踪实时性、姿态估计精度以及鲁棒性都优于颜色标记。3、设计并实现基于Kinect摄像机的室内小型四旋翼无人机ArUco标记避障系统,在系统中跟踪定位小型四旋翼无人机,并识别空间中障碍物的ARArUco标记从而控制无人机进行自主避障操作。