本书从无人机系统的控制和性能两方面详细讲述了传感器和计算机视觉技术在导航、控制、稳定性、可靠性、多传感器数据融合、无人机操作系统安全等方面的应用，重点阐述了无人机系统成像与感知设备、视觉计算和数据存储、故障监测与健康管理等内容，并介绍了相关实际应用案例。

瓦尼亚·V.埃斯特雷拉，弗鲁米嫩塞联邦大学（UFF）电信系的教员/研究员，UNICAMP大学的访问学者，主要研究领域包括生物医学工程、电子仪器、建模/模拟、可持续设计、多媒体、人工智能、遥感、STEM教育、环境和数字包容。曾担任电气和电子工程师协会（IEEE）、爱思唯尔、美国计算机学会、IET、斯普林格-弗拉格和MDPI的评审专家。她获得理学硕士和博士学位，拥有丰富的项目经理、博导经验，以及做为书籍和特刊的编辑。

第1章 无人机成像传感进展
1.1 基本概念
1.2 导航与智能
1.3 通信
1.4 传感器
1.5 计算方面：图像/视频处理、计算机图形学、建模和可视化
1.6 安全、健康和标准
1.7 应用
1.8 本书组织结构
参考文献
第2章 无人机中的计算机视觉和数据存储
2.1 引言
2.1.1 需求
2.1.2 根文件系统
2.1.3 数据记录
2.1.4 云支持和虚拟化
2.2 基于云的无人机体系结构网络-物理系统
2.3 无人机需求与内存使用
2.3.1 OVP的局限性
2.3.2 一般解决方案及其可行性分析
2.4 无人机数据记录器（数据记录仪）
2.5 数据记录器的类型
2.5.1 需求和推荐方案
2.5.2 带SD的内部RAM
2.5.3 带SD的外部RAM
2.5.4 外部闪存
2.6 讨论和未来发展趋势
2.6.1 基于无人机的数据存储
2.6.2 基于无人机的数据处理
2.6.3 分布式控制与集中式控制
2.6.4 数据对UAV-CPS的影响
2.6.5 隐私和个人信息保护方面的挑战
2.6.6 组织和文化的障碍
2.7 小结
参考文献
第3章 光流法在无人机系统感知、检测及避障中的应用研究
3.1 引言
3.2 计算机视觉
3.2.1 光流
3.3 光流和遥感
3.3.1 航空三角测量
3.4 光流和态势感知
3.4.1 探测和避让系统
3.5 光流和图像导航
3.5.1 自运动
3.6 案例研究：采用FPGA的惯性导航系统（INS）
3.6.1 系统架构推荐
3.6.2 使用卡尔曼滤波器融合INS/GPS/OF
3.7 未来趋势和讨论
3.7.1 三维（3D）光流
3.7.2 多光谱和超光谱图像
3.8 小结
参考文献
第4章 基于计算机视觉的无人机导航与智能导论
4.1 引言
4.2 基本术语
4.2.1 视觉伺服
4.2.2 视觉里程计
……
第5章 无人机系统建模与仿真
第6章 基于视觉的无人机导航与制导中的多传感器数据融合
第7章 基于视觉的无人机姿态估计
第8章 无人机视觉
第9章 使用ROS实现无人机的计算机视觉研究
第10章 无人机和机器人操作系统的安全问题
第11章 室内外无人机视觉
第12章 传感器和计算机视觉作为监控和维护无人机结构健康的手段
第13章 小型无人机：让持续监视成为可能
第14章 总结与展望