近年来由于智能交通系统和人工智能技术的不断发展,地面无人平台和旋翼式无人机成为机器人领域研究的热点。但地面无人平台的环境感知范围小、无人机的续航能力弱,因此在机动灵活的无人机上搭载传感器,可以帮助地面无人平台完成数据采集和环境感知等工作。其中在地面无人平台-无人机协同系统中面向地面无人平台的无人机动态跟踪和自主起降控制问题是有待突破的技术难题。本文针对无人机在地面无人平台的自主起降控制问题,建立了针孔摄像机模型和四旋翼无人机数学模型,采用视觉伺服控制和模糊PID控制相结合的控制方法,实现了无人机在视觉引导下的自主起降。本文针对面向地面无人平台的无人机动态跟踪和自主导航问题,通过支持向量机建立信息源分类判据,提出了基于奇异值分解的联邦卡尔曼滤波算法,构建了INS/GPS/VPS动态重构组合导航系统,大大提高了该系统的定位精度及容错能力。本文针对降落引导标志,采用April Tag标记物,并对检测算法进行了改进和优化,实现了2倍的提速,保证了起降过程中视觉反馈的实时性,使其运行在计算能力有限的嵌入式设备上也能够满足视觉引导起降任务的实时性要求。本文基于现有地面无人平台和无人机,搭建了地面无人平台-无人机协同智能系统,设计了带有April Tag标志的车载无人机降落平台,进行了面向地面无人平台的无人机动态跟踪自主导航仿真实验,并进行了无人机自主起降的实物实验,证实了该方案的有效性和可行性,并成功实现了面向地面无人平台的无人机动态跟踪和自主起降功能。