随着科技的飞速发展,人们对导航与定位服务的要求也越来越高。不管是在室内环境还是在室外的环境下,单一的导航定位方式都很难满足长时间、高精度、实时定位的需求。将多种导航技术通过数据融合算法有效地组合在一起,来实现多种导航信息融合的组合导航定位技术,已经成为各种环境下导航定位技术研究及应用的必然趋势。本文以单目视觉人工路标辅助惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)为研究对象,对INS的基本工作原理、视觉导航技术、人工路标的设计、单目视觉尺度因子的标定、卡尔曼滤波融合算法等技术进行了研究,具体的工作内容如下:首先,分析了视觉导航定位技术以及惯性导航定位系统的基本原理。针对视觉导航定位技术,在介绍了针孔模型基础上,分析了视觉定位技术中的局部特征定位技术和全局特征定位技术、基于视觉的同时定位与建图(Vision Simultaneous Localization And Mapping,VSLAM)技术,以及基于路标的视觉定位技术。针对惯性导航定位技术,介绍了导航定位中常用的坐标系以及运动姿态表示方法,分析了怎样利用陀螺仪和加速度计输出信息来解算姿态和位置信息,并对惯性导航中产生误差的原因进行分析。其次,设计了一种人工路标,通过已知距离情况下的标定,解决了单目视觉缺少尺度信息问题,并基于设计的人工路标进行了单目视觉定位实验。针对人工路标的设计部分,设计了一款外围轮廓为圆形的人工路标,使用霍夫圆变换方法检测图像中的圆形路标。在已知距离情况下对路标进行拍摄和标定,有效的解决了单目视觉缺少尺度信息的问题。然后利用3D-3D帧间位姿估计方法,在已知路标位置信息的基础上,进行了单目视觉人工路标定位实验。实验结果表明,在距离路标0.5m到2m时,该方法的定位平均误差小于5cm。最后,进行了单目视觉人工路标辅助INS的组合导航定位方法研究。首先在已知的实验场景中设置人工路标,基于局部导航坐标系,建立视觉路标库。在导航定位系统工作过程中,将利用3D-3D帧间位姿估计方法得到的单目视觉定位信息,通过卡尔曼滤波算法和INS的定位数据进行融合,利用单目视觉得到的位姿信息来修正INS的累积误差。最终的对比实验结果表明,该单目视觉人工路标辅助INS的组合导航定位方法平均定位误差为0.154m,相比于传统的航位推算方法性能提高了78.3%,有效的减小了惯性导航系统的累积误差。