运动参数估计与斜坡坡度估计是火星探测器实现成功着陆需解决的重要研究内容。运动参数估计的结果是火星探测器着陆过程中进行导航的依据,运动参数估计的精度直接影响着火星探测器着陆的成败,因此提高火星探测器着陆过程中运动参数估计的精度十分必要。斜坡是火星上常见的障碍物,准确的斜坡坡度估计是火星探测器成功避障的前提。本文主要针对火星探测器着陆过程中基于视觉的运动参数估计和斜坡坡度估计算法展开研究。首先研究了摄像机成像模型和特征点检测匹配算法,对基于特征点匹配的基础矩阵F的估计算法进行了研究,研究了基于“布谷鸟算法”的基础矩阵F的估计方法。其次对基于单目视觉的运动参数估计算法进行研究,利用本质矩阵E完成旋转矩阵R和平移矩阵T的线性估计。以线性估计值为初值对旋转矩阵R和平移矩阵T进行非线性优化,最后根据旋转矩阵R和平移矩阵T求出相对姿态角和位移。实验室环境下的模拟实验得到了算法的精度,验证了算法的可行性。最后根据特征点图像坐标和特征点对应匹配关系等,求出特征点空间坐标。在此基础上提出了一种基于稀疏子空间聚类算法的斜坡坡度估计算法,利用稀疏子空间聚类算法将来自不同坡面的特征点分类,然后分别对其进行平面拟合,得到两个面的法向量进而求出坡度。最后进行实验,得到了算法在实验室环境下的坡度估计误差小于4.82%,验证了算法的可行性。