谢洪乐，陈卫东，范亚娴，王景川

上海交通大学 电子信息与电气工程学院 自动化系，上海 200240

月面科学探测是一项具有重大科研价值的任务[1-2]，在月球车执行月面探测任务时，首先需要解决的一个关键难题是确定其自身的准确位置，以保证其能够导航至目标位置[3-4]。但是由于月球表面没有全球卫星定位与导航系统，所以月球车很难直接获取其准确的定位信息[3-5]。

目前，现有的月球车主要是依据其所携带的传感器去感知周围的环境信息，结合月球车的运动状态进行定位，常用的定位方式有：航迹推算、无线电测量和星敏观测等定位方法[3]。由于航迹推算存在较大的累计误差，无线电测量和星敏定位等方法的准确度较低，一般只能实现十米级的定位精度，且无线电定位存在信号较弱、星敏定位存在星系的能观性比较差等缺点，导致月球车基于上述方法都难以实现准确的定位[3-4]。

近年来，随着计算机视觉的迅速发展，基于视觉的定位方法逐渐成熟，同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)在许多场景取得了显著的定位效果提升。目前，现有的视觉SLAM方法主要包括直接法[6-7]和间接法[8]。直接法采用像素梯度信息进行连续图像帧之间的数据关联[6]，而间接法采用特征点进行图像帧之间的匹配[8]。由于月面的沙质环境难以提取稳定、鲁棒的视觉特征进行可靠的跟踪定位，且纹理信息较少，存在相似重复的环境特征会影响定位系统的精度和稳定性。基于像素梯度信息的匹配方法效果比较差，所以比较适合采用基于特征点法的视觉SLAM方法。……