目前,无人机和无人车被广泛地投入到实际的应用中,发挥着越来越重要的作用。然而,面对复杂的三维环境,无人机与无人车单独执行任务的成功率较低。无人系统的协同作战是解决上述问题的有效手段。针对当前的多数研究是关于单个无人机或无人车的操作,其生存能力以及适应环境能力不能满足在复杂环境执行任务的需求,本论文利用增强合成视景技术以及陆空协同操作系统来提高无人系统的生存能力。论文首先探讨了各类传感器对于在退化视觉环境中的适用性。接着研究了不同传感器图像之间的相互融合,并且实现了结合虚拟军事要素来增强飞行时对环境的感知和理解。然后设计了无人机传输的数据帧格式,实现了利用目标识别技术来处理无人机传输的数据帧。最后设计了三种地形中陆空协同作战任务,以适应不同地形带来的挑战。本论文的主要工作如下:1、研究了雨、雪、雾等不同的退化视觉环境条件的仿真,利用三维建模技术完成三维地形模型和障碍物模型的建立,利用三维视景仿真技术完成地形的加载,实现三维复杂环境的搭建。2、研究了三维场景感知技术。研究了多源传感器(如可见光、红外、毫米波雷达、激光雷达等)图像的仿真以及不同传感器信息的融合。利用着色器技术,实现多源传感器图像的仿真以及不同传感器图像效果的融合,以应对各种复杂天气环境的挑战。3、研究了增强合成视景技术。利用图形绘制技术,实现多种虚拟军事要素如空中通道,安全线等要素的绘制,以及将虚拟军事要素与三维场景的动态融合显示,提高无人机在三维复杂环境下的情景意识。4、研究了数据帧处理技术,实现了不同传感器的数据帧存储和导入。利用基于YOLOv3的目标识别技术来实现对数据帧图像的处理,完成对可见光图像的目标标示。并将处理后的数据帧进行导入,完成应用模式的综合演示。5、研究了无人机与无人车协同感知系统的仿真。利用传感器感知技术、增强合成视景技术,实现无人机、无人车系统在多种类型地形下执行侦察、打击、救援等任务的仿真,可以极大提高执行任务的效率与安全性。