视觉里程计(Visual Odometry,VO)是机器人在运动过程中使用一个或多个相机构建周围环境地图,并估计自身在环境中位置与姿态的技术。视觉里程计是视觉同时定位与地图构建(Visual Simultaneous Location And Mapping,V-SLAM)的重要组成部分,是去除回环检测的V-SLAM。随着移动机器人的推广与普及,视觉里程计正成为计算机视觉领域与机器人领域的热门研究方向。惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)是能够测量自身运动加速度与角速度的电子设备。常与其他设备结合用于高频率的位置、姿态测量。本文算法基于双目相机采集得到的双目影像,使用直接法的方式设计视觉里程计,并使用IMU辅助视觉里程计进行影像位姿的估计。直接法通过最小化影像之间的光度误差实现影像相对位姿求解。相对于特征点法,直接法无需计算特征点的描述子,可以利用更多的影像信息进行求解,获得更精确、鲁棒的结果。本文的主要研究成果包括:1.将光度变换参数引入到直接法光度误差计算过程中,并将其加入到影像的状态量中,与影像的位姿一同优化求解,实现鲁棒的光度误差计算方法。2.双目影像对误差与时序影像对误差一同进行窗口优化,使用不同景深的地标点对影像的位姿进行约束。3.IMU误差与视觉误差使用紧耦合优化方式一同求解,并且在小窗口内进行优化,保证实时性。