利用单目相机获取的地物特征辅助惯性导航系统解算,可有效减小单一惯导系统工作时引起的定位误差发散.结合定位精度和时效性对最优匹配滤波算法的要求,提出滑动窗口滤波(SWF)和多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)两种融合算法,并对视觉/惯性组合系统进行误差补偿,分析特征密度、特征跟踪长度和窗口大小对定位精度的影响,采用相同测试数据集分别对两种滤波方法进行对比实验.结果表明:1)在可见特征较多条件下,SWF和MSCKF算法定位结果精度均优于纯惯性系统(INS)解算精度;2) SWF算法解算精度高于MSCKF算法解算精度;3)相比于SWF算法,MSCKF算法对参数变化更敏感;特征数增多时,MSCKF算法定位精度提高、计算复杂度更低;4)适当改变特征跟踪长度和窗口取值,不同滤波融合方案解算结果精度可小幅提高.