火星车在火星探测任务中扮演了不可或缺的角色。随着探测任务日趋复杂,火星车将需要在富有挑战性的地形上进行更大范围、更长距离的自主穿越。然而,火星与地球之间的通信延迟和带宽受限极大制约了火星车的移动能力,其现有的导航能力难以满足快速增长的任务需求。火星表面地形复杂崎岖,火星车行驶过程中不仅需要规避几何障碍,还应重点考虑由地面物理特性差异引起的非几何危险。本课题基于火星车导航任务的需求,考虑火星地表独特的环境特性,提出了端到端的自主导航方法,分别从开发火星车仿真系统、设计端到端自主导航模型和迁移导航模型并应用至真实场景三个方面开展研究。首先,开发了考虑地面物理特性的火星车物理与视觉仿真系统,为自主导航模型提供了训练和测试平台。基于轮地力学理论,建立了车轮与松软崎岖地面的接触作用模型,并以仿真插件形式用于火星车的物理仿真;通过考虑火星表面场景特性,对关键因素进行了建模,并实现了仿真场景的快速自动构建。火星车在多种地形下的移动仿真结果和真实数据对比表明,该仿真系统具有较高的保真度。然后,基于深度强化学习理论,提出了火星车端到端自主导航方法。针对火星表面的几何障碍和非几何移动危险,分别建立了视觉导航和视—触融合导航两种模型,考虑多模态感知数据的差异创新设计了两种自主导航算法。在火星车仿真系统中开展了模型训练,并在多种地形场景下进行了算法性能测试。与传统导航方法相比,所提出的端到端自主导航模型表现出了更好的几何障碍与非几何危险规避能力。最后,实现了端到端自主导航模型在真实环境中的迁移应用。分析了在仿真场景下训练得到的自主导航模型直接应用于真实场景存在的问题,针对深度感知、色彩感知以及轮地作用感知在两种场景下的差异,提出了基于样本迁移的解决方案。迁移后的导航模型与直接应用相比在性能上得到较大提升,将其应用于真实场景开展了火星车自主导航实验,进一步验证了两种端到端自主导航模型和迁移方法的有效性。本文提出的端到端自主导航方法提升了火星车的自主性、智能程度和移动安全性,为火星车自主导航技术的研究与应用提供了一种可行方案。