近年来,小型多旋翼无人机在航拍、测绘、电力巡线、空中侦察等领域被广泛关注并大量应用。随着应用领域的拓宽,对于无人机智能化的需求也越来越高。而计算机视觉具有信息量大、独立性高等优点,能够为无人机的智能飞行提供丰富的外界信息,所以,无人机的视觉导航研究对于无人机智能化的提高具有深远的意义。论文首先分析了四旋翼无人机的基本运动状态。讨论了延长无人机航时的方案,测试了多种旋翼-电机-电池组合的力效数据。依据得到的数据搭建了多种尺寸、航时与负载能力的多旋翼载机。使用牛顿欧拉方程建立了无人机的数学模型,并对电机-旋翼组合进行建模,得到了无人机的状态方程。然后,设计并实现了无人机视觉导航硬件平台。根据通用性、负载均衡、接口可靠等设计原则,创新性地提出了一种包含双处理器的飞行控制器架构。完成了飞行控制器各个分系统的硬件设计,并设计了飞控系统通讯协议。根据机载视觉对于处理能力的需求,选择了合适的机载嵌入式处理器与摄像机。完成了包含机体与动力系统、飞控系统、视觉导航系统、图像稳定传输系统四部分在内的整体硬件设计。接着,研究了无人机视觉辅助自主降落中所涉及的控制方法与图像处理方法。介绍了针孔摄像机模型,推导了摄像机的位姿表示,并在该基础上完成了位姿估计算法的推导。设计了一个包含两个阶段的无人机自主降落过程与云台追踪控制器。基于不同的硬件结构与控制方式,详细阐述了三种降落模式的工作原理与优缺点。针对最后阶段丢失视觉反馈的问题,创新性地提出了图像算法与控制方式的改进方案。最后,完成了各项飞行试验。姿态、速度、位置控制器达到了较高的控制精度,并实现了无人机高精度的自主降落功能。