我国研制的用于月面探测的月球车“玉兔号”实际上就是一个能够在月面移动的机器人,用于完成对月面复杂地形探测,集人工智能、自动控制、计算机技术等多种科学研究于一身。如何精准定位控制它是研究的重点和难点。月面探测中精准的导航和定位主要依赖于视觉定位的方法,从技术角度去分析月面探测中视觉定位技术,有很多可以提升和改造的地方,如何提高视觉导航定位的准确度,对月面探测计划至关重要。本文主要针对目前我国应用的月球探测器“玉兔号”月球车的视觉定位技术进行研究,精准匹配是以足够丰富的匹配特征点为前提的,我们发现如果将柱面投影拼接技术应用在月球车的视觉定位中,可以在前后站大尺度变形图像中获取到更多的匹配特征点集,再通过双目相机参数构建光束法平差模型,获取探测器的精准的位姿信息。这种方法与基于单对图像的光束法平差定位相比,获取的特征点更多,更加方便地面遥操作中心通过手动选取特征点实现对探测器大间距模式下的精确定位,完成对探测器月面巡视的引导。实验证明本文提出的这种新方法能够大幅度地提高月球车在月球表面进行作业时的定位精度。虽然在月面探测中基于传统的外观匹配方法,比如SIFT,得到了广泛应用,但是它们在处理某些问题时常常会失效。一个重要的原因是在两幅包含同样地貌的月面图像中,围绕同一个特征点的外观描述子可能会存在非常大的不同。而这些方法仅仅考虑了特征点间的外观相似性,忽略了图像中其他有用的信息,比如特征点间的结构信息。因此本文提出引入针对结构特征的图匹配算法,引入结构特征,一方面可以使特征点间的匹配不受几何变换和光照变换影响,匹配更加鲁棒,另一方面优化问题可以通过谱分解等技术有效的近似解决。本文提出的这种图匹配算法是基于渐非凸渐凹化过程的子图匹配优化算法。将基于相似矩阵的目标函数应用到渐非凸渐凹化过程,在外点存在的情况下,该方法能同时实现有向图和无向图的高效鲁棒图匹配。通过本文的实验,验证了上述方法的正确性和有效性。