中国探月工程明确指出未来要建立月球基地、发展太空工业。大规模的月球基地建设要求月面移动舱的探测区域由着陆区附近的小范围探测向远距离大尺度探测转变。受现有月面高程图分辨率不足的制约,难以保障月面移动舱具有较高精度的运动规划能力,故对月面移动舱在大尺度未知复杂环境中仅基于有限传感资源实现高精度定位提出了严苛的要求。随着月面移动舱移动范围的扩大,经过的地形环境复杂多样,相比于纹理较高的环形山环境,在低纹理环境下移动舱的感知系统存在如下难点:(1)可提取的视觉特征点少,数据关联低;(2)特征点描述子相似度高,误匹配严重。这些都直接导致了定位精度不足。故本文为提高低纹理环境下月面移动舱的定位精度,提出了一种高精度视觉-惯性定位方法,为月面移动舱的精确探测提供一种定位方案。针对低纹理环境下特征点提取不足的难点,本文在定位系统视觉前端加入直线特征。首先利用线段检测器(Line Segment Detector,LSD)提取低纹理环境下的直线特征,其次生成二进制线带描述子(Line Band Descriptor,LBD),进行最近邻匹配,并用几何约束删除错误匹配。最后用普吕克坐标对直线特征进行参数化表示,建立了直线特征的观测模型。针对低纹理环境下特征点相似度高造成误匹配严重的问题,本文提出了基于运动平滑性的特征点匹配算法,将其应用在定位系统的特征点匹配模块。其思路是首先利用惯性信息对特征点匹配区域做限制,然后基于改进的网格运动统计算法进行外点剔除。最后在TUM、Devon Island、KITTI三种数据集上进行对比验证,测试结果表明在低纹理环境下基于运动平滑性的特征点匹配算法的匹配准确率和匹配速率均优于传统算法。本文设计了低纹理环境下移动舱视觉-惯性定位系统,建立了基于点/线特征结合的视觉-惯性紧耦合的非线性图优化模型,并利用滑动窗口优化降低计算复杂度。在Eu Ro C数据集、CAR数据集、NASA月面高程图仿真数据集上分别对定位系统进行实验验证,实验结果表明在低纹理环境下加入直线特征与基于运动平滑性的特征点匹配算法均可以提高定位精度,本文提出的定位系统对光照变化具有一定的鲁棒性,且在月面起伏地形环境下具有适用性。