惯性导航属于自主导航，能够同时输出多种导航信息，但是存在累积误差的影响。视觉导航是一种通过视觉传感器得到图像，然后对图像进行相应分析和处理，得到导航参数的技术，视觉导航具有精度高、成本低、抗电磁的干扰能力强等优点，但存在数据量大的缺点，同时环境变化也会影响图像处理的质量，进而影响导航的精度。视觉与惯导组合导航具有良好的自主性和互补性，目前已逐渐成为导航领域的新的研究热点，是导航的一个重要的发展方向。利用惯导的测量数据可提高视觉导航中图像特征匹配的准确率和时间效率，与此同时，视觉导航计算出的导航参数可修正惯性导航的导航误差。图像匹配是研究视觉/惯导组合导航的关键技术，图像匹配的效果会影响组合导航的准确性和实时性。传统的图像匹配算法虽然具有多种鲁棒性，可以应对多种环境因素的影响，但是，其鲁棒性并非全面，而且匹配的准确率和时间效率仍有提高的空间。惯导数据可以对图像匹配进行辅助，从而提高匹配的正确率和时间效率。论文主要研究工作如下:　　(1)研究利用惯导对图像特征匹配进行辅助的原理与方式。惯导辅助图像特征匹配可通过两种方法实现，第一种方法是通过惯导的姿态数据辅助图像特征匹配。其原理是通过惯导的姿态信息（横滚角、俯仰角、航向角）计算出惯导坐标系与当地水平坐标系的方向余弦矩阵，然后结合速度与加速度计的测量值计算出当地水平坐标系下的惯导的坐标变化，再计算出在惯导坐标系下的惯导的坐标变化，进而利用惯导与相机间的检校参数，推算出图像中的特征点在图像坐标下的坐标变化，然后在下一幅图像中特征点可能的坐标值周围划定一个范围，在这一范围内寻找特征点，若找到特征点则与上一幅图像中对应的特征点进行匹配，以此类推，找到所有能够匹配的特征点对，完成特征匹配。　　(2)第二种惯导辅助图像特征匹配的方式是利用惯导的原始数据辅助图像特征匹配。其原理是通过惯导的陀螺仪在各轴的角速率循环计算方向余弦矩阵，然后结合加速度计的测量值计算惯导在当地水平坐标系下的坐标变化，再计算出惯导在惯导坐标系下的坐标变化，进而利用惯导与相机之间的检校参数计算出图像中特征点的坐标变化，进行与第一种方法相同的特征点匹配。　　(3)通过实验对利用惯导辅助图像特征匹配两种方式与传统的图像特征匹配算法进行对比，从图像特征匹配的时间效率和特征点的匹配正确率两个方面进行分析，结果表明，利用惯导数据辅助图像特征匹配，可有效提高图像特征匹配的时间效率和特征点匹配正确率。