捷联惯性导航系统是一种完全自主式的导航设备,它仅仅利用自身惯性组件的测量信息就可以实现运载体的导航与定位,不依赖外部设备的指引,具有很强的自主性、抗干扰能力和隐蔽性。但是由于传感器误差和数字误差的存在,使得积分得到的姿态角和速度会随时间发生漂移,尤其是二次积分得到的位置具有很强的发散性,因此只靠单一捷联惯性导航系统无法在较长时期内获得并保持较高的定位精度和可靠性要求。为了消除惯导系统固有的导航信息发散的缺陷,常将之与其他导航信息组合,利用多传感器信息融合算法,实现多种导航信息的融合,从而得到较高的导航精度以满足系统要求。双目视觉里程计通过利用前后帧图像特征点信息来估计载体前后时刻相对运动的位移和转动,估计导航结果不受时间限制,而且可以提供大量丰富的周围环境信息,目前正成为机器视觉自主导航定位领域研究的热点。为了消除捷联惯性导航系统导航信息随时间发散的缺陷,本文将双目视觉里程计引入导航误差随时间发散的捷联惯性导航系统,形成双目视觉里程计辅助下的双目视觉里程计/捷联惯性组合导航系统,充分利用二者的特点进行优势互补,提高自主导航的定位精度和可靠性。本文的主要研究内容如下:首先对捷联惯性导航系统和双目视觉里程计两个子系统进行介绍,为二者的融合奠定基础。对于捷联惯性导航系统,介绍其基本工作原理以及误差方程,为组合导航状态模型的建立提供依据;对于双目视觉里程计,首先对双目摄像机进行标定,然后对摄像机采集到的图像进行图像校正与立体匹配,并在此基础上设计双目视觉系统位姿估计算法,通过仿真分析位姿估计结果的准确性。对于组合系统,在信息融合之前首先对组合系统的原理做简单的了解,然后以位置和姿态作为系统观测量,分别用卡尔曼滤波、两阶段卡尔曼、自适应两阶段滤波算法对双目视觉里程计和捷联惯性导航系统的数据进行融合。并通过仿真结果分析比较在双目视觉里程计/捷联惯性组合导航系统中三种融合算法各自的优缺点及适用性。此外,本文对双目视觉里程计/捷联惯性组合导航系统数据融合时的时空配准问题进行分类讨论,针对每一类问题提出相应的解决方案,并通过仿真实验对方案的有效性及可行性进行分析。