近年来,伴随计算能力的提高以及通讯、电气、机械和控制等技术领域的迅猛发展,关于机器人“自主”、“智能”的需求愈加迫切,尤其是复杂环境中机器人的自主行为成为关注的焦点。针对复杂环境下机器人自主规划、决策等任务的需要,尤其对于无源、未知的场景,实现鲁棒、高效的位姿估计以及三维环境建模,是上述自主任务的基础。针对无源复杂环境下自主机器人的需要,本文旨在利用低成本的视觉元件和惯性元件,设计运动与结构估计系统,实现机器人的位姿估计以及三维环境建模。本文的主要研究内容总结如下:首先,给出了同时定位与建图问题的一致性分析;基于非线性系统可观性理论,证明并分析了视觉惯性组合系统的可观性和可观测状态;根据视觉惯性组合系统的可观性分析以及同时定位与建图问题的一致性分析,提出了局部与全局估计器并行的估计系统结构。其次,对于低成本的惯性元件和视觉元件,考虑其误差因素,建立了惯性元件和视觉元件的机理模型;给出了基于最大似然估计方法的惯性元件和视觉元件的模型参数的标定方法;提出了基于非线性优化方法的惯性元件和视觉元件的外参数标定方法。然后,基于稀疏化方法建模了图像的局部特征;给出了基于快速匹配策略和随机抽样一致方法的局部特征关联和关联校验方法;给出了基于词包模型的图像的全局特征表示;提出了基于正序和逆序索引结构的图像检索和匹配方法。再然后,分析和推理了运动与结构估计问题的最大后验概率估计形式以及局部状态估计的近似等价形式;给出了基于滑动窗口优化的局部运动与结构估计方法;提出了基于松耦合机制的非线性估计系统初始化方法;提出了基于位姿图优化的全局运动与结构估计方法。最后,设计和实现了运动与结构估计系统的算法;基于标准的数据集进行了算法的测试和验证,证明了系统方法的有效性。