在自主移动机器人自定位研究领域中,视觉定位具有采用其它传感器进行定位所无法比拟的优势,已成为未知环境下移动机器人定位的重要研究方向。但视觉定位存在着定位算法复杂度高的问题,因而随时间不断增大的定位地图数据库规模,会使定位时效性大大降低。这对自主移动机器人的定位快速性,在位置环境中的适应性,以及有限的存储空间皆会产生不利影响。本文旨在优化机器人定位时所使用的地图数据库,在不失定位准确度的同时,精简地图数据库的规模。使用MRDS软件仿真平台,搭建仿真Pioneer3DX机器人在未知环境Apartment Environment中采用一定运动控制策略进行随机遍历,结合里程计信息采集视觉信息并构建全局地图,并用Robinson算子提取了视觉信息图像的边缘信息,在此基础上得到初始的、未优化的地图数据库。本文讨论了两种地图数据库的优化方法,其一,利用SIFT算法对地图数据库中图像进行两两匹配,以匹配点数度量图像相似度,对地图数据库进行相似度优化；其二,根据机器人在未知环境中遍历路径的特点,剔除直线路径中的相关图像,对地图数据库进行几何优化。同时,提出一种基于matches关键点坐标偏移的距离估算算法,以补偿几何优化所产生的地图数据库信息丢失问题。视觉定位中,依据动态马尔可夫定位算法分析优化后地图数据库的定位准确性,最终,地图数据库的优化率为79.1%。