本文针对大型高速固定翼无人机,研究了基于视觉导航的自主着陆所需的航迹规划与鲁棒控制技术:其一,规划的航迹如何保证着陆目标在摄像头的视野内同时消除视觉估计误差对规划的不良影响;其二,如何表达分析视觉估计误差以及设计的鲁棒控制器如何保证整个系统对视觉估计误差的鲁棒性能。本文首先依据无人机相对着陆场地的位姿关系以及视觉导航系统的工作状态,设计了基于视觉的自主着陆策略,其中的复飞机制能有效应对识别目标失败或者目标丢失等突发情况。然后提出了分段式航迹规划策略,并对特殊阶段实行离线规划。另外针对需要在线规划航迹的阶段,本文设计了航迹优化中的约束与性能指标,以保证着陆目标始终在摄像头的视野内,并利用Gauss伪谱法将其转化为非线性规划问题求解,然后为提高规划速度在此基础上集成了Dubins初值估计算法,最后引入滚动时域航迹更新方法实现动态优化以解决视觉估计误差对航迹优化的不良影响。针对航迹鲁棒控制问题,本文首先建立了视觉测量模型,并详细分析了视觉估计误差对不同模型不确定性的敏感程度。然后为充分利用规划的航迹信息构建了全量非线性模型,并依据模型是否涉及航迹信息将其分为内回路和外回路,其中外回路在引入视觉测量模型不确定性的基础上采用了H2/H∞混合控制,以保证系统的鲁棒性。最后,本文分析验证了以上的航迹规划与鲁棒控制技术,并同时给出了控制系统所允许的视觉测量模型不确定性的范围,以指导视觉估计算法的研究。