随着物流产业的飞速发展,空中物流作为一种新型运送货物的方式越来越受到人们的青睐。比起传统物流方式,空中物流具有效率高、成本低和配送范围广等优点。尤其是对于道路体系尚未完善的偏远山区,货运无人机表现出了巨大的市场潜力。但是,无人机在降落的过程中其接收到的GPS信号逐渐减弱,为了完成无人机的自主降落必须解决无人机低空定位问题。针对以上不足,本课题在降落时采取了基于图像传感器的视觉导航技术,以弥补传统GPS导航低空定位的不足。并设计了一款无人机自主降落系统,本系统分为硬件系统设计、功能模块设计和算法模块设计三大部分。硬件系统设计中,根据系统的需求对Zynq进行相关硬件资源配置,主要是片上系统的构建和配置。然后将飞行控制模块、USB摄像头和GPS模块等外围设备同导航处理器进行连线。功能模块设计中首先使用Petalinux工具完成开发环境的搭建。然后使用Boa嵌入式网页服务器和Mjpg-Streamer流媒体软件结合的方式构建图像传输模块。此外,还选用SPI接口作为飞行控制接口,并完成了驱动编写和相关函数的封装。最后基于MAVLink协议编写了无人机Offboard模式下的控制协议,用于无人机的姿态控制。算法模块设计中主要包括降落地标的设计、地标检测算法的设计和无人机位姿的估计。首先在地标的设计中考虑到降落标识的独特性、抗遮挡性和实时性,通过在多级矩形框中嵌套了Aruco标记和Fractal标记完成了地标的设计。然后是地标检测算法设计,使用MSRCR增强算法弥补光照的不均匀,依次经过光照强度检测、清晰度检测、ROI提取、Aruco标记检测和Fractal标记检测,最终完成降落标识的识别。最后,结合相机外部参数和罗格里德斯旋转变换解算了无人机姿态角,并实时监控无人机的位姿状态,并对无人机姿态进行修正。最终完成了该系统算法模块的设计。最后对系统进行了仿真测试,使用Gazebo仿真环境对无人机降落进行测试工作,实验表明本系统在光照变化和地标遮挡等复杂环境下,依然可以准确降落,且降落时间保持在14s左右,效果良好。本文所提出的方案对于无人机视觉降落的实际应用具有重要的参考价值。