不同的传感器用于导航定位各有其优势与不足,需要依据不同的应用场景对各传感器进行组合以获取最优导航定位性能。在城市、桥梁等遮挡环境下,GPS信号容易发生中断或卫星信号质量不佳,导致室外定位精度不够。为此,本文将主要研究视觉里程计/IMU辅助GPS融合定位算法,提高室外受限环境下导航定位精度与可靠性。本文的主要研究内容有:(1)分别研究了视觉里程计和IMU的关键技术。针对视觉里程计中特征点匹配计算量大及误匹配的现象,集成图像处理领域中基于欧式距离阈值设定的预处理算法,提出视觉里程计前端特征点匹配优化算法。通过实验证明,提升了特征点提取的质量。(2)讨论视觉里程计/IMU组合导航算法理论基础,建立视觉里程计/IMU紧耦合模型。针对实验中的多传感器时间同步问题,使用软件算法估计硬件设备之间的时间偏差。(3)提出基于抗差自适应卡尔曼滤波的GPS/视觉里程计/IMU组合算法。通过手持接收设备采集GPS数据,进一步融合视觉里程计/IMU信息解算载体位置。在遮挡环境下,单GPS的精度E、N、U三个方向的RMS值分别为:9.7653m、31.8248m、20.8644m,而基于抗差的多系统融合位置精度E、N、U三个方向的RMS值分别为4.48m、7.55m、5.62m,分别提高了54%、76%和73%。