旋翼飞行机械臂系统是一种带有主动作业机构的旋翼无人机，由于它能够通过机载机械臂主动对环境施加影响，使得它的应用领域十分广泛，可以代替人在极端恶劣的环境下完成主动作业。本文便提出了基于指定目标抓取任务的旋翼飞行双臂系统控制方法，具体内容如下。
　　(1)本文考虑到如果分别对六旋翼无人机和机械臂进行建模，并在控制时单独分析，那么就忽略了无人机和机械臂之间的存在相互干扰，因此本文根据旋翼飞行双臂系统所处的运行状态对系统进行联合建模。
　　(2)本文对目标跟踪和定位技术展开研究，用于获取指定目标的三维坐标点，以此来引导系统飞向可工作范围内。考虑到系统的工作环境可能十分复杂，本文提出了融合多分辨率特征图的孪生卷积网络目标跟踪算法(MR-Siamese)，通过引入插值层和相关滤波层将多层不同分辨率的特征图融入到孪生网络，构成融合多层特征图的完备模型以此来改善跟踪算法的准确性和鲁棒性。不仅如此，还引入了感知相似干扰物的模型更新策略，用于实现算法在跟踪过程中的实例化学习，以用来使模型区分相似干扰物。接着建立双目视觉定位模型，根据该模型解算出指定目标的位姿。实验结果表明，本文提出的目标跟踪算法可以适应各种复杂情况，双目视觉定位目标点的误差也在合理范围内。
　　(3)本文研究了旋翼飞行双臂系统的控制方法。本文根据系统在执行任务时会存在两种不同的运动状态，将总体任务划分为循迹飞行任务和悬停抓取任务，关于循迹飞行任务，本文直接采用滑模控制算法使得系统按照指定的航迹进行飞行。关于悬停抓取任务，通过方向包围盒OBB对机械臂进行建模，之后再使用碰撞检测和RRT算法进行运动规划，得出机械臂的规划路径，再采用滑模控制算法使得系统完成指定任务。实验证明了本文提出方法的合理性和有效性。