有学者提出以红外视觉／惯导作为主导航系统，并结合压力高度表进行着陆，CIM-5157RV4-T首先找到舰船上的三个特征点，然后采用三点法识别，但识别错误点比较多；Yang Z利用检测地平线和跑道来获得无人机的姿态角；Luke K．Wang等提出了基于双目立体视觉，利用一种扩展卡尔曼滤波器处理非线性动态方程，测量低空无人机的速度和空间位置；佛罗里达大学Terry Cornall等研究了微型飞行器的控制问题，利用颜色和纹理提取地平线，并根据地平线与图像中心的偏移来求取UAV的水平偏向角；澳大利亚Monash大学的D．Tung构建了UAV下降时姿态模型，并利用单目视觉获取UAV的方向角（approach angle）；加州伯克利大学的Rajia Sengupta主要研究小型固定翼UAV的视觉导航系统，利用单目彩色视觉信息检测障碍物，利用立体视觉对跑道进行跟踪。

   国内在利用计算机视觉实现无人机的自主着陆方面也陆续投入了研究，但是由于起步比较晚，目前针对螺旋桨UAV研究比较多。对于螺旋桨无人机，主要是利用数字地图或景象匹配实现无人机的目标定位，由于需要无人机所飞行的路径中具有明显的地形地貌特征，无人机的航行自主性、灵活性受到了很大的限制，也影响战时无人机任务执行的灵活性和机动性。