随着我国探月工程的不断深入,对月球表面的巡视探测逐渐成为工作的重点,而月球车精确的导航定位功能则是进行月表有效探测的前提保障。视觉导航是一种高精度的自主导航方法,但受到月表未知环境的限制,仍需与其他导航方法相结合。本文研究了月球车双目视觉导航及视觉/惯性组合导航的滤波融合算法,分别基于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波来对导航精度进行提升,仿真实验验证了该算法的有效性。首先对月球车的视觉/惯性组合导航进行了数学建模,给出了视觉导航的理论基础和惯性导航的系统模型,为视觉里程计和滤波算法的设计奠定了基础。然后介绍了双目视觉里程计实现的整体流程和具体方法,并针对月表土壤松软、路面凹凸不平的特点使用特定的特征点检测与跟踪方法。为剔除误匹配,还将随机抽样一致性算法与最小二乘法相结合来进行运动参数的估计,仿真结果验证了算法的有效性。接下来应用了扩展卡尔曼滤波器对月球车视觉/惯性组合导航进行融合,以提升定位精度。采用误差状态模型,以惯性导航作为时间更新,视觉导航作为测量更新,通过两种数据集的仿真测试,证明了扩展卡尔曼滤波器可以达到预期的效果。最后针对扩展卡尔曼滤波的局限性,即实际工程中的系统是非线性、非高斯的,而扩展卡尔曼滤波只能解决弱非线性、高斯问题,引入了粒子滤波进行融合解算。首先详细介绍了粒子滤波的基本理论、存在的问题和改进方法,再根据本文应用背景对粒子滤波器进行设计,最后通过仿真测试和结果比较验证了该算法的可行性。