面对现代战场中的恶劣环境和对车载定位定向的大量需求,在保证定位精度的前提下,低成本、小体积、具有较强自主性和抗干扰性车载定位定向系统成为车载定位定向必然发展趋势。本文主要研究内容为基于单目视觉和MEMS惯性测量组件的组合定位定向技术。首先针对MEMS惯性测量组件定位定向算法进行研究。介绍了MEMS惯性测量组件定位定向算法中所用到的坐标系,以及对坐标系间相互转换关系进行分析,接下来对捷联惯导姿态、速度以及位置更新算法进行了分析。其次针对单目视觉定位的核心内容进行了研究。阐述了摄像机成像原理并介绍了Kinect相机的工作原理,分别对特征点检测与匹配技术以及ORB SLAM算法、RGBD SLAM算法进行了实验和分析,采用ORB SLAM的视觉定位算法进行视觉定位信息解算。在上述基础上,重点进行了对MEMS惯性测量组件和视觉定位的融合算法的研究,首先对MEMS惯性测量组件信息进行捷联惯导解算,使用卡尔曼滤波对解算的MEMS惯性测量组件位置信息进行滤波;然后对视觉信息进行ORB SLAM解算,使用卡尔曼滤波对解算视觉位置信息进行滤波;最后进行视觉可靠性判断,在视觉信息不可靠时,使用滤波后的MEMS惯性测量组件解算的位置信息为系统的位置;在视觉信息可靠时,使用航迹加权融合算法将滤波后的视觉定位信息和MEMS惯性测量组件定位信息进行融合,使用融合之后位置信息为系统位置。最后,进行了车载定位定向系统软硬件设计。系统硬件设计部分以数据采集模块、信息处理模块、通信接口模块为主。软件设计部分重点分析了完整的车载定位定向系统的工作流程,通过C语言和VHDL语言编程对系统进行设计和开发。实验证明航迹加权融合算法有效的实现了车载定位定向系统组合定位,融合后的系统不仅能满足定位精度的要求,而且具有较高的更新频率。