利用巡视器探测月球表面是各航天大国开展月球探测的主流手段。月面巡视器作为月面专用移动机器人,其具备出众的运动性能,并携带若干有效载荷,能够完成月岩探测、月壤采样等多种科学实验。在月面巡视器开展探测任务的过程中,感知月面未知环境是进行后续任务的基础。在已知月面环境的基础上,探测点的选取以及月面巡视器的路径规划是影响探测任务成败的关键。本文基于航天五院项目“月壤表取采样封装智能策略分析软件研制”的课题背景,以月面巡视器为研究对象,对月面巡视器进行探测任务过程中的月面三维场景重建技术、探测点选取策略以及月面巡视器路径规划方法开展研究。主要研究工作如下:首先,基于立体视觉技术开展了月面三维场景重建方法研究。通过双目相机的三角测距原理建立了立体视觉模型。为了得到左右图像的视差图,对图形预处理方法以及立体匹配方法进行了分析,确定了以直方图均衡化和双边滤波的方式对图像进行了预处理,并采用了基于区域的立体匹配方法,通过MRF框架得到了稠密的视差图。在得到月面三维点云之后,为了重构出月面三维模型,提出了基于KD树的Delaunay三角化快速建模方法,有效提高了月面三维场景的重构效率。其次,面向月面巡视器完成月岩、月壤探测任务,开展了考虑多优化性能指标的探测点选取策略研究。在生成月面三维模型的基础上,分析月面巡视器结构特点,构建了满足月面巡视器行进条件的可通行代价函数,并基于该代价函数利用广度优先搜索求解出月面巡视器可通行的安全运动区域;针对月面巡视器的月岩月壤探测任务,分析月面安全运动区域内平整度和光照条件对探测仪器的影响,构建出适应于探测点选取的优化性能指标;为了求解最优探测点,基于探测点选取的多优化性能指标,提出了基于粒子群算法的探测点选取策略,实现了探测点的选取。然后,为了使得月面巡视器能够安全高效地到达探测点位置,开展了月面巡视器路径规划方法研究。通过综合坡度路径代价和粗糙度代价,建立了基于月面三维模型的路径代价函数,能够解决对月面巡视器运动过程中路径代价的表征。在传统PRM算法的基础上,提出了一种基于虚拟力场的改进方法,有效解决了传统PRM中存在的狭窄通道问题,并提高了构建路标地图的效率以及增强了算法的适用性,建立了适用于月面巡视器的路径规划算法。最后,针对月面场景重建技术、探测点选取策略以及巡视器路径规划方法开展实验研究。搭建半物理实验仿真平台,设计实验流程并开展仿真实验。对比分析实验结果,验证了本文所提算法的正确性和有效性。