A control system for autonomous landing of an unmanned aerial vehicle (UAV)with high precision has been developed. The UAV is a medium sized model he-licopter. Measurements from a GPS, a camera and a compass are fused with anextended Kalman filter for state estimation of the helicopter. Four PID-controllers,one for each control signal of the helicopter, are used for the helicopter control.During the final test flights fifteen landings were performed with an average land-ing accuracy of 35 cm. A bias in the GPS measurements makes it impossible to land the helicopter withhigh precision using only the GPS. Therefore, a vision system using a camera anda pattern provided landing platform has been developed. The vision system givesaccurate measurement of the 6-DOF pose of the helicopter relative the platform.These measurements are used to guide the helicopter to the landing target. Inorder to use the vision system in real time, fast image processing algorithms havebeen developed. The vision system can easily match up the with the camera framerate of 30 Hz.Ett kontrolsystem för att autonomt landa en modellhelikopter har utvecklats.Mätdata från en GPS, en kamera samt en kompass fusioneras med ett Extend-ed Kalman Filter för tillståndsestimering av helikoptern. Fyra PID-regulatorer,en för varje kontrolsignal på helikoptern, har används för regleringen. Under densista provflygningen gjordes tre landingar av vilken den minst lyckade slutade35 cm från målet. På grund av en drift i GPS-mätningarna är det omöjligt att landa helikopternmed hög precision med bara en GPS. Därför har ett bildbehandlingssystem som an-vänder en kamera samt ett mönster på platformen utvecklats. Bidbehandlingssys-temet mäter positionen och orienteringen av helikoptern relativt platformen. Dessamätningar används kompensera för GPS-mätningarnas drift. Snabba bildbehan-dlingsalgoritmer har utvecklats för att kunna använda bildbehandlingssystemet irealtid. Systemet är mycket snabbare än 30 bilder per sekund vilket är kameranshastighet