El reconocimiento, localización y seguimiento de objetos desempeñan un papel de importancia primordial en las aplicaciones de visión por computadora. Sin embargo, sigue siendo una tarea extremadamente difícil, particularmente en escenarios donde los objetos son atendidos utilizando UAVs de rápido movimiento que necesitan operar de manera robusta en tiempo real. Típicamente, el rendimiento de estos sistemas basados en visión se ve afectado por el desenfoque de movimiento y las distorsiones geométricas, por nombrar solo dos problemas. Los sistemas de cardán son, por lo tanto, esenciales para compensar el desenfoque de movimiento y asegurar que los flujos visuales sean estables. En este trabajo, investigamos las ventajas de los enfoques de seguimiento activo utilizando un sistema de cardán de tres grados de libertad (DoF) montado en UAVs. Se propone un método que utiliza el movimiento conjunto y la información visual para rastrear activamente objetos esféricos y planos en tiempo real. Las metodologías de seguimiento se prueban y evalúan en dos diferentes entornos de simulación realistas de Gazebo: el primero en seguimiento posicional 3D (esfera) y el segundo en seguimiento de poses 6D (marcadores fiduciales planos). Mostramos que el seguimiento activo de objetos es ventajoso para aplicaciones de UAV, primero, al reducir el desenfoque de movimiento, causado por el rápido movimiento de la cámara y las vibraciones, y, segundo, al fijar el objeto de interés dentro del centro del campo de visión y así reducir los errores de reproyección debido a la distorsión periférica. Los resultados demuestran mejoras significativas en la precisión de estimación de la pose del objeto de los enfoques activos en comparación con los pasivos tradicionales. Más específicamente, un conjunto de experimentos sugiere que el seguimiento activo con cardán puede aumentar la precisión de estimación espacial de objetos en movimiento de tamaño conocido, bajo condiciones de patrones de movimiento desafiantes y en presencia de distorsión de imagen.