在计算机视觉领域中，基于孪生网络的跟踪算法相比于传统算法提高了精度和速度，但是仍会受到目标遮挡、变形、环境变化等影响，导致孪生网络的跟踪算法的性能降低。为了深入了解基于孪生网络的单目标跟踪算法，本文对现有基于孪生网络目标跟踪算法进行了总结和分析，主要包括在孪生网络中引入注意力机制方法、超参数推理方法和模板更新方法，对这3种方法的目标跟踪算法进行了综述，详细介绍了国内外近几年基于孪生网络的算法研究和发展现状。对3个方面的代表算法采用VOT2016、VOT2017、VOT2018和OTB-2015数据集进行实验对比，获得了多种基于孪生网络的目标跟踪算法的性能。最后对基于孪生网络的目标跟踪算法进行了总结，并对未来的发展方向进行了展望。

在可见光红外跟踪（RGB and Thermal Infrared Tracking，RGB-T）的研究中，为了在常规跟踪算法的基础上实现两个模态的有效融合，基于注意力机制提出了一种基于注意力交互的RGB-T跟踪算法。该算法引入注意力机制对可见光和红外两种模态的图像特征进行增强和融合，设计了自特征增强编码器对单一模态的特征进行增强，设计了互特征解码器对两个模态增强后的特征进行交互融合。编码器和解码器均采用两层注意力模块。为了减小算法模型的复杂度，对传统注意力模块进行简化，将全连接层改为1×1卷积。此外，该算法对多个卷积层的特征均进行分层融合，以充分挖掘各层卷积特征中的细节和语义信息。在GTOT，RGBT234和LasHeR三个数据集上进行对比测试。实验结果表明，所提算法性能优异，特别是在RGBT234和LasHeR这两个大规模数据集上取得了最优的跟踪结果，验证了注意力机制在RGB-T跟踪中的有效性。

目标的变化和任务的拓展对光电跟瞄系统提出了快速机动的要求，从地基平台到车载、船载、机载、星载等运动平台是光电跟瞄系统的重要发展趋势。基于惯性参考单元（Inertial Reference Unit，IRU）的视轴稳定方式是克服运动平台高频扰动，实现光电跟瞄系统微弧度甚至亚微弧度级跟瞄的主要技术手段。针对运动平台光电跟瞄系统精确指向对载体基座扰动抑制的需求，分析和对比了IRU的各种技术方案，特别介绍了利用低噪声、宽频带惯性传感器敏感角扰动，并通过反馈控制实现视轴惯性稳定的系统方案。从此类IRU系统的工作原理出发，阐述了系统的两种工作模式及功能特点，建立了系统数学模型。然后，介绍了IRU的国内外研究进展及发展方向，指出惯性传感、支承结构和控制系统是决定IRU稳定能力的关键因素，梳理了三项关键技术的研究动态。最后，总结了IRU的空间应用情况，并结合目前的应用需求对其未来应用领域进行了探讨。

针对索驱悬吊式重力卸荷系统被动缓冲器带来的欠驱动问题，提出了基于气动人工肌肉（Pneumatic Artificial Muscle， PAM）主动式缓冲器控制方法。首先，分析用于地面微/低重力模拟的悬吊式重力卸荷系统，为了克服PAM高度非线性特性，提出基于块结构的非线性神经网络建模方法，其次分析吊索与航天器相互作用过程中挠性引起的力扰动，最后采用非线性模型预测跟踪控制。相比传统PID控制方法，该方法具有参数调节简单，实时跟随性能好，以及对卸荷系统目标惯性参数的摄动具有控制性能不变性等优势。实验结果表明，设置不同扰动情况跟随力误差都能保证在3%以内，实验证明了基于PAM主动缓冲器的可行性，所提出的控制方法能够在挠性不确定性的情况下实现力跟随控制。

针对无人机跟踪目标易受视角变化、部分遮挡、背景杂波等因素影响而难以完成对目标的鲁棒跟踪问题，提出一种双重响应异常约束的无人机目标跟踪算法。首先，通过计算局部响应变化向量和全局响应峰值旁瓣比，在线动态更新空间正则化参数，降低边界效应的影响；其次，针对STRCF算法中的时间正则项的参数固定的问题，提出响应异常峰值判断机制，计算次峰响应系数，并将其融合到时间正则化参数上进行实时更新，避免目标模板变异造成跟踪漂移问题；目标函数通过交替方向乘子法迭代求解最优解。在UAV123、UAV20L和DTB70 三个无人机数据集上与代表性的目标跟踪算法进行大量实验，结果表明，在UAV123数据集上的精确度达到71.7%，在DTB70数据集上的跟踪平均速度达到48.3帧/s。本文结果与现有相关滤波类无人机目标跟踪算法相比表现较好，具有较高的实时性和鲁棒性。