导航定位技术对于机器人、无人驾驶、增强现实等空间感知应用作用重大,近年来自主导航、智能导航等在生活和工业领域开始崭露头角。载体位置姿态的正确高效估计是智能导航的基石,根据应用领域的不同,导航系统在精度、刷新频率、可靠性、成本、尺寸与重量大小等方面有着相差甚远的要求。应用较为广泛的导航技术有:天文、惯性、卫星、地磁以及视觉导航等。传统的单一导航存在鲁棒性差、电磁干扰或累积误差等缺陷,为提升导航设备的状态估计精度和稳定性,多传感器融合的组合导航解决方案近年来越来越受到学者们的关注。利用相机等传感器导航的SLAM技术为机器人与智能导航方向的重点研究问题。学者们尝试将惯性测量单元等传感器与视觉相机融合以提升导航性能。视觉惯性组合导航系统能够在复杂环境下提供更好的导航效果,具有高精度和鲁棒性等特点,但仍存在惯性设备累积误差大,视觉位姿解算容易受到环境光线强弱干扰等缺点。偏振光传感器作为一种无累积误差的新式仿生传感设备,目前已被用于无人机与无人船编队导航和视觉SLAM导航等。本文设计了视觉惯性与偏振组合的导航系统,以改善视觉惯性导航系统存在的问题,并进行了室外的长距离实验。为了减小惯性测量器件的误差积累对导航系统的影响,进而提高组合导航系统工作的稳定性与位姿估计的精度,本文提出并设计了一种新的偏振光辅助的视觉惯性组合导航系统,并对处理器、视觉相机、惯性设备和偏振传感设备等进行了选型和组合装配,搭建了组合导航硬件平台。根据天空偏振分布实现了方位角的可观性,并制定了多传感器数据的融合策略,多传感器数据进行时间戳的对齐和对信号源预处理后,利用最大似然估计和非线性优化理论建立残差与目标函数,通过不断调整系统中的状态量使目标误差函数取得最小值以获取最佳的运动估计。利用搭建的导航平台进行了室外环境导航实验,结果显示,偏振光辅助的视觉惯性导航系统在2km的长距离运行中,相比原始视觉惯性系统的估计值其位置误差降低16.7%,航向角精度提升了23.4%。偏振定向传感器的接入能够抑制惯性器件测量值的漂移,改善导航系统的位置精度和姿态角精度,可满足卫星信号受到干扰等环境下的位姿估计精度和可靠性要求。