采样器的位置参数和姿态参数的高精确测量,是引导采样器完成月壤采样封装任务的不可或缺的步骤。本文提出一种利用探测器上固有的监视相机,在探测器上布置少量的人工标志,利用视觉测量的方法对采样器进行定位引导的方案。然而,由于监视相机分辨率较低并且视场角较大,因此图像畸变较大。另外,与地面环境所不同,月球环境的光照环境复杂,严重影响了标志的定位。为了克服以上的困难,本文研究了基于标志点的位姿估计方法以及相关的提高精度的摄像测量技术,主要研究内容包括以下的四个方面:1、针对监视相机畸变严重的问题,本文提出了基于拟牛顿方法的相机畸变校正方法。该方法通过使用拟牛顿方法求解了Brown像差模型中的非线性等式,高精度地消除了像差的影响。并且同传统方法相比,该方法的收敛域更广。2、针对复杂光环境下的高精度对角标志提取问题,本文综合使用了滤波、二值化等图像处理技术对图像进行预处理,提出了生成理想对角标志模板的方法,使用了模板匹配的方法克服相机分辨率较低、噪声较大的问题。通过以上的一系列针对性方法,有效提高复杂光环境下的对角标志提取精度。3、针对标志点布置对于测量精度影响的问题,本文提出了基于误差传播矩阵的理想精度分析方法,通过具体的位姿求解方法计算精度的比较,验证了该方法得到的精度的合理性。基于该理想精度,研究了不同的标志点布置对于测量精度的影响。与传统的仿真分析的方法相比,该方法不需要进行大量的仿真分析,具有良好的稳定性,同时更加客观。4、针对复杂光环境中位姿估计的求解问题,本文提出了一种基于MM估计的鲁棒位姿估计方法。该方法将回归分析之中的MM估计方法引入位姿估计之中,通过加权的方法,自动的判别出野值点,并将野值点的权值调整为零。与传统的PnP方法相比,该方法可以有效克服野值点的影响,提高位姿测量的鲁棒性。基于上述方法算法,本文还设计开发了月球采样封装视觉引导软件系统,通过对嫦娥五号采样监视图像处理完成对采样封装过程的引导,并已成功参加完成嫦娥五号初样和正样地面采样封装试验。该软件可以有效协助完成采样任务,提高操作效率。