针对无人机寻找并降落在移动车辆上的问题，一套可能的研究总体方案：
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问题定义与建模：
- 确定研究的具体范围和目标，包括无人机的初始条件、最大飞行距离、允许的最大追踪误差等。
- 建立马尔科夫决策过程模型（MDP），定义状态空间：包括无人机的位置、高度、速度，目标车辆位置、速度、方向，以及遮挡状态（可视/不可视）。
- 设计动作空间：无人机可执行的飞行控制动作，如改变航向、速度、高度。
- 定义状态转移概率函数，考虑环境动态变化（风速、车辆运动随机性）、感知噪声等因素对状态转移的影响。
- 构建奖励函数，激励靠近车辆、保持视线连接、成功着陆等行为，同时惩罚远离车辆或视线丢失的情况。
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算法设计与实现：
- 选择一种或多种解决MDP问题的方法，如价值迭代、策略迭代，或者基于强化学习的Q-Learning、DQN等。
- 利用模拟器或实际数据集训练并优化决策策略。如果使用强化学习，可能需要构建一个仿真环境来模拟真实世界的复杂情况。
- 开发相应的软件框架，将MDP模型嵌入到无人机自主导航系统中，并实现与感知模块、避障模块、路径规划模块的融合。
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感知与跟踪技术：
- 研究视觉伺服技术以实时跟踪和定位移动车辆，结合多传感器信息（如激光雷达、毫米波雷达、GPS、视觉传感器等）提高鲁棒性和准确性。
- 开发障碍物检测与规避算法，确保在搜索过程中能够有效应对树木、建筑物和其他大型车辆等遮挡因素。
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实时规划与控制：
- 实现基于最优决策策略的实时路径规划算法，确保无人机能够在快速变化的环境中灵活调整轨迹，始终保持对目标车辆的有效跟踪。
- 设计适应性强的控制器，将规划出的轨迹转化为无人机的实际飞行控制指令。
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实验验证与评估：
- 在仿真环境下进行大量测试，验证算法性能和系统的稳定性，通过对比不同参数设置下的表现优化算法。
- 如果可行，在满足安全要求的前提下，在实际场地进行实飞验证，评估无人机在真实世界中的追踪与降落效果。
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改进与优化：
- 根据实验结果持续改进算法和系统设计，包括但不限于优化MDP模型、提升感知精度、增强决策智能性和实时性等。
请注意，这是一个高层次的研究框架，具体实施时需要根据资源和技术水平进行细化和调整。此外，由于涉及复杂的实时控制和安全性问题，项目开展前务必充分调研相关法律法规及伦理规范。