1.一种使用机器视觉的无人机视觉跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤a，地面操控人员根据实际需要对飞行器下达目标跟踪命令，飞行器进行初始化步骤，具体包括以下步骤：步骤a1，根据目标的位置和尺寸，提取目标的特征，并用滤波器算法对目标的外观进行建模，得到滤波器模板f；

步骤a2，利用空间正则化函数w，设置距离目标中心较远的样本的权重；w是一个高斯函数，其形式为：其中，(x0,y0)是目标的中心位置，σ是高斯函数的标准差；

步骤b，在后续的每一帧中，根据上一帧的目标位置和尺寸，提取目标的候选区域的特征，并用滤波器模板f与之进行相关运算，得到响应图；在响应图中，找到最大响应值的位置，作为当前帧的目标位置；

步骤c，飞行器在跟踪过程中目标存在尺度变换情况，每一帧识别时都进行尺度估计，尺度估计的具体方法包括：步骤c1，在不同的尺度下，对目标的候选区域进行降采样，提取特征，并用滤波器模板f进行相关运算，得到不同尺度下的响应图；

步骤c2，对多尺度响应图进行插值处理，得到原始尺度下的响应图；

步骤c3，在不同尺度下的响应图中，找到最大响应值的位置和对应的尺度，作为当前帧的目标位置和尺寸，将当前帧中的目标位置输出至飞行控制模块中，以控制飞行器进行跟踪动作；

步骤c4，在后续的每一帧中，更新滤波器模板f，用于下一帧的跟踪；

在步骤c3中，飞行控制模块接受到目标位置，对于飞行器进行跟踪动作控制，具体包括以下步骤：S1，初始化，设置PID控制器的参数，包括Pyaw,Iyaw,Dyaw,Pforward,Iforward,Dforward；初始化无人机的位置(xd,yd)和偏航角度θ；其中，Pyaw,Iyaw,Dyaw为偏航控制PID参数，Pforward,Iforward,Dforward为无人机行进速度控制PID参数；

S2，接收视觉模块回传目标位置信息(xt,yt)；

S3，计算期望偏航角度：使用反正切函数计算目标方向，即期望的偏航角度θ＝arctan2(yt‑yd,xt‑xd)；

S4，PID控制调整偏航角度：使用PID控制器计算偏航角度的控制输入，以调整无人机的姿态；

YawInput＝Pyaw·Yawe+Iyaw·Yawi+Dyaw·YawdYawe＝Desired Heading‑Current Yaw,Yawi＝∫Yawedt

Yawe是偏航角度误差，Yawi是偏航角度误差的对时间积分，Yawd是偏航角度误差的对时间导数，Desired Heading目标航向角度，Current Yaw当前无人机航向角；

S5，根据目标位置计算期望距离:

S6，PID控制调整前向运动速度：使用PID控制器计算前向运动速度的控制输入，以调整无人机与目标的距离；

V＝Pforward·Distance+Iforward·Distance Integral+Dforward·Distance Derivative其中:Distance Integral是距离误差的积分，Distance Derivative是距离误差的导数，距离误差为无人机期望位置于当前位置间的差值。

2.如权利要求1所述的一种使用机器视觉的无人机视觉跟踪方法，其特征在于：更新滤波器模板f的方法是，利用当前帧的目标特征和响应图，以及上一帧的滤波器模板f，通过最小二乘误差原则，求解出新的滤波器模板f。

3.如权利要求1所述的一种使用机器视觉的无人机视觉跟踪方法，其特征在于：步骤c1的具体方法为：设置一个尺度因子为1.05，然后在多尺度采样形成多尺度响应图。