当今世界，各国的大城市中均存在着交通拥堵问题。作为智能交通系统(Intelligent Transport System，ITS)一个重要组成部分的车辆定位导航系统已逐步走入人们的日常生活中。车辆定位导航系统应用领域非常广泛，包括城市交通运输、自动驾驶车、盲人导航车、生活小区的巡逻车以及工厂环境中的运输车等，在军事领域中也有非常广泛的应用，如战场遥控侦察、弹药输送、排雷及布雷等危险工作。GPS(Global Positioning System)导航是目前最常见的车辆导航方法，但是对于某些复杂的城区环境，因受到高楼等障碍物阻挡，导航仪无法接收到至少3颗以上的卫星信号，采用常规的GPS技术有时无法实现车辆导航。　　为了提高车辆导航的定位精度，确保定位的可靠性和连续性，本文利用计算机视觉的几何构造关系来计算摄像机姿态，设计并实现了基于视觉的车辆辅助导航原型系统。其原理是将单个相机架设在移动车辆上，在无法接收到GPS信号区域对车辆周围环境连续拍摄一定数量的影像对，通过这些连续影像对的几何关系计算得到周围三维场景点云，同时获得拍摄瞬间的相机位置（即车辆位置），实现车辆辅助导航。这为无GPS信号区的车辆提供了一种有效的辅助导航方法。　　本文首先阐述了视觉测量中常用的相机定标方法和图像几何纠正方法，进而论述了基于尺度不变特征的图像匹配算法和基于红黑树结构的连接点转点方法。在此基础上，通过捆绑调整模型对整个图像序列进行优化计算，得出精度较高的特征点三维坐标，从而反算出拍摄瞬间相机的位置来获得车辆位置信息。　　最后，本文在上述理论研究的基础上进行了仿真实验，对两套数据（第一套是在北京大学三角地附近用普通照相机采集的图像数据，第二套是在外国网站上下载的连续图像数据。）进行了详细的实验测试和结果分析，并证明了该实验设计的可行性和有效性。