两栖机器人可以直接为具有两栖作业需求的水产、勘探及救灾救险等产业服务,是提高我国两栖相关产业和国防能力的一个有效途径。两栖机器人要在野外环境下进行高效的自主作业极度依赖于稳定,准确的自主定位功能。在无GPS的环境中,机器人实现自主定位的一种主流方法是通过相机采集的图像序列来实现视觉里程计。但对于在野外环境中作业的两栖机器人而言,其自身运动特性、野外起伏不平的地形和复杂的光线条件会造成视觉信息缺失和相机视野丢失等问题,对传统的视觉里程计算法带来挑战。为了实现两栖机器人在野外环境下准确、稳定的视觉定位,本文设计了一种两栖主动视觉惯导里程计(Amphi Active VIO)系统。该系统以基于滑动窗的紧融合视觉惯导里程计为基础,通过相机采集的图像和IMU测得的加速度与角速度来实时估计两栖机器人的位姿。同时,为了解决视野丢失问题,利用已探索的场景特征点和机器人当前运动方向计算一个最优视角,该最优视角可以保证稳定视觉定位的同时实现对场景最大限度的探索。然后通过一种主动曝光控制算法来解决野外复杂光线所导致的图像视觉信息缺失问题,该算法通过最大化可导梯度百分比指标来计算下一时刻最合适的曝光时间,从而保证下一帧图像不会出现过曝光或欠曝光的情况。最后,为了解决由于两栖机器人运动所导致的特征追踪丢失问题,通过将新检测的特征点和局部地图进行匹配来获得额外的视觉约束,能有效增加视觉惯导里程计的稳定性。为了验证两栖主动视觉惯导里程计系统的有效性,首先在仿真环境下对基于最优视角的定位算法进行了验证,该算法在能保证稳定定位的同时实现对场景最大限度的探索。然后通过在两栖机器人上加装三自由度云台,并在野外爬坡环境下验证了主动视角调整能有效防止视野丢失。在野外HDR环境下对主动曝光控制算法进行的实验表明,主动曝光控制相对于自动曝光可以保留更多的视觉信息,并实现稳定的特征追踪,提高视觉定位算法的精度。在公开数据集Euroc和野外的实验表明,相对于Vins-Mono,增加额外特征匹配的Amphi VIO可以提高视觉定位的精度和稳定性。