摘要： 单目视觉/惯性定位系统由于其低成本和高自主性被广泛使用。然而视觉/惯性里程计在长时间的运行后，会产生较大的累积误差，无法提供准确的位姿估计，并且在光线、路况复杂的环境系统存在特征点跟踪失败，无法解算当前位置，稳定性不高的问题。针对以上问题，提出了基于非线性优化的先验特征地图匹配方法，利用单目视觉/惯性SLAM建立的位姿图来约束系统的残差估计，通过计算当前帧与特征地图中历史帧的相似度，如果两者相似度高于某一阈值，则使用地图的位姿进行误差约束，从而消除累积误差，提高系统的稳定性。利用无人机在高空飞行15分钟约6.4公里的数据来验证地图匹配方法。实验结果表明，所提出的地图匹配方法与未使用地图匹配算法相比，在耗时增加不到20%的情况下提升了91%的导航精度（RMSE），能有效减少单目视觉/惯性系统的累积误差，从而提高系统的稳定性。