近年来人类对远离地球的天体研究逐渐成为研究热点,尤其是火星。对于探测器,由于距离的限制,远程遥控通信延迟过大,使得自主导航成为巡游车执行任务的关键,其需要结合各种传感器以及相关算法确定巡游车的位姿,并完成地图创建,继而进行路径规划并执行相关科学任务。本课题针对此相关问题,以近期NASA公开改装的火星车样机为研究载体,通过融合惯性激光雷达、惯性传感器和双目相机,完成巡游过程中行星表面同时定位与地图构建,为巡游车的科学实验提供支撑。首先,基于阿克曼运动原理,建立了巡游车的运动控制模型,可以实现对巡游车的6个前进驱动电机以及4个转角控制电机的速度解算,从而保证巡游车的驱动能力。其次,研究了基于多传感器数据融合的同时定位与地图构建。以Lego＿loam算法为基础,进一步融合了双目相机,以弥补激光雷达信息量不足的缺点。合理融合了激光雷达、惯性传感器与双目相机,形成优势互补。在实现准确定位结果的同时,完成了对三维点云的分割提取。然后,完成了激光雷达与双目相机的外参配准,以及基于双目相机的障碍物检测。对已有的基于特征点的配准算法进行改进,修改了对双目相机特征点的提取方式,以及增加了对多次匹配求取的结果利用聚类去除多次测量结果中的异常值,并求取平均值。使得最终结果相对于同类型的方法有所提高,而且相对容易实现,方便操作。为了进一步增加巡游车的安全性能,设计了基于双目相机的快速障碍物检测方法,使得其能够识别并躲避障碍物,而且保障了算法的实时性。最后,完成了针对行星表面特点而设计的栅格地图的构建。根据提取的可行驶区域三维点云地图和障碍物点云地图生成的栅格地图,可以方便行星表面具有一定斜率的坡面和障碍物的表示,且可以避免行星表面空洞障碍物带来的风险。完成了巡游车基于ROS的软件系统整合设计,并完成了在室外环境下的数据集以及室内环境巡游车上机的各个功能模块的实验验证。