视觉/惯性融合定位技术因其互补性和自主性成为了自主导航领域的重要研究方向。目前,双目视觉定位精度较高,但易受环境中动态物体和光照不均等因素影响,使得系统鲁棒性差;惯性导航系统采集数据稳定,不易受外界环境影响,但是定位误差累积严重。因此,双目视觉与惯性导航的融合技术研究就显得至关重要。本文在对双目视觉定位方法和惯性导航技术研究的基础上,针对二者的融合定位问题进行深入探索,主要研究工作如下:首先,采用无迹卡尔曼滤波方法进行传感器信息融合定位,分别根据惯性测量单元(IMU)解算模型和双目视觉解算的位姿结果构建松组合融合方法的状态方程和观测方程。然后将松组合与基于三焦点张量的单目视觉/惯性融合方法在三种不同运动模式下的定位结果进行对比分析,验证了松组合在直线运动模式下的有效性。其次,由于三焦点张量约束的单目视觉/惯性紧组合融合方法在弯道运动模式下定位较准确,因此将三焦点张量约束应用于本文的双目视觉与IMU系统中,并且有效的克服了单目视觉的尺度漂移及惯性导航预测误差带来的尺度估计不准确的问题,同时还增加了系统在有外界运动物体干扰下的鲁棒性。再次,通过比较松组合方法和三焦点张量约束的紧组合方法在三种不同运动模式下各自的优势,设计松组合与紧组合切换调用条件,形成新的融合方法并验证了该方法在平面解算上的有效性。最后针对三焦点张量约束的松/紧组合切换融合方法在高程解算的不足,采用了基于地图点的三图像几何约束双目视觉与IMU松/紧组合切换方法,该方法在不改变平面解算精度的前提下,有效地解决了长时间运动模式下高程估计不准确的问题。最后,采用UKF的可观测性矩阵对本文的四种融合方法进行了可观测性分析,研究分析了基于地图点的三图像几何约束双目视觉与IMU松/紧组合切换融合方法在高程解算上较为准确的原因。