空间机器人执行在轨服务时需要获得目标的精确位置和姿态。目前大部分位姿测量方法都通过寻找目标上的预装标志器或显著特征来获取位姿，然而当预装标志器失效或空间机器人离目标距离较远时，很难获取目标表面的特征信息。本学位论文在国家高技术研究发展计划（863计划）航天领域项目“某在轨服务智能空间机器人”的支持下，开展了基于模型匹配的卫星位姿测量方法的研究，并通过仿真实验验证了该方法的有效性。本文的内容包括以下几个方面：首先，获取卫星的模型理论数据和生成虚拟图像。通过ProE软件建立卫星模型，并由ANSYS软件对模型进行网格划分，提取出模型边界数据点；基于OSG虚拟技术生成虚拟双目图像，为了更加接近真实，虚拟图像加入了噪声。其次，获取边缘的三维数据。对图像进行处理，滤除图像噪声，提取出图像边缘；对图像边缘进行双目匹配；采用拟合法对边缘点进行亚像素定位，通过三角视差原理重建出边缘的三维数据。再次，根据本文的被测对象的特点选择最近点迭代（ICP）算法进行位姿关系解算。考虑到算法出现奇异值和局部极值的情况，本文分别给出了基于阈值的奇异值排除方法和初始配准方法；并用k-D树搜索的方法来提升算法的运行速度。最后，通过仿真实验对文中提到的方法进行评估。为了接近真实的测量情况，在不同的视角下对图像进行处理获得相应的边缘三维数据。仿真结果表明本文的测量方法能够满足实际应用的要求。