在星球探测方面,星球车需要搭载多种有效载荷以便对未知环境实现多种参数的探测。月球和火星探测任务中,土壤硬度值是需要被测的关键参数之一。目前常见的土壤硬度测量方法都是接触式的,通过硬度计等设备进行接触式测量。针对目前正在开展的嫦娥探月工程项目,本文提出了一种基于车辙图像的模拟月壤硬度估计方法,这是一种基于机器视觉的非接触式测量方法,主要通过测量车辙下陷深度来估算模拟月壤硬度,该方案可以减少系统能耗,并有利于增加其它有效载荷。首先,对双目视觉系统的标定方法及车辙预处理算法进行了研究,论述了基于双目视觉的车辙下陷量测量流程;研究并实现了双目视觉图像匹配算法与三维重建算法,并通过实验验证研究。其次,构建了月壤硬度测量试验平台。硬度测量试验平台分为软件和硬件两个部分。软件部分通过VS2013实现图像处理过程,通过MATLAB对试验数据进行处理分析;硬件部分的组成由模拟月球车、双目相机平台、土壤硬度计和整备工具,方便在模拟月面的环境中验证算法的实现。讨论了不同状态下的模拟月壤硬度的估算方法,并给出经验公式。最后,通过对地面模拟车辙图像和“月兔号”车辙图像分别进行预处理和三维重建计算出车辙深度,带入相应的土壤经验公式进行计算,试验结果证明了本文提出测量方案的可行性和有效性。