小天体探测是近年来深空探测的研究热点和主要方向,美国、欧洲、日本等国家或组织都相继开展了对小天体的探索任务。小天体探测不仅能帮助科学家探索太阳系的起源、演化,还对提升国家自主研发能力,推动各领域科技发展具有重大意义。由于小天体具有引力小、体积小、观测难度大等特点,相较于月球、火星等大型天体的探测任务,小天体探测在建模、导航、着陆采样等任务环节仍然存在着一些亟需解决的科学技术问题,对科研工作者提出了更大的挑战。小天体的三维模型是小天体的基础数据,对地形相对导航、着陆点选取具有重要的参考价值。如何对小天体进行三维建模,一直是探测任务中的难点,本文提出基于SfS(Shape from Silhouette)的小天体三维建模方法,在无法观测到小天体具体地形特征的情况下,利用图像中小天体的轮廓信息仍可得到较为精细的三维模型,在基于CINEMA-4D的仿真平台上对Bennu小行星进行了仿真实验验证。小天体的运动参数是小天体的科学数据,也是探测器下降、着陆过程中的重要依据,而运动参数估计的难点在于旋转方向和旋转角速度的估计,本文提出基于扩展卡尔曼滤波器的小天体运动参数估计方法,分别在规则的正方体及67p/丘留莫夫-格拉西缅科彗星模型上进行了仿真实验,详细分析了各种因素对方法精度的影响,为科学研究提供了一定的参考价值。本文的主要研究内容如下:1.介绍了国内外三维测绘建模和运动参数估计领域的发展现状及在小天体探测中任务中的应用,分析了各类方法的优点和不足之处;2.研究了基于Sf S的小天体三维建模方法。首先利用最大方差法提取仿真图像中小天体的轮廓信息,然后将体素模型生成转化为伪布尔函数的最小化问题,提出了局部最小化搜索算法。针对局部搜索算法在实际应用中存在的计算资源占用过多,执行效率低等问题,在原算法的基础上提出基于八叉树的层次化搜索算法,显著提高了算法的性能,在Bennu小行星模型上进行了相应的仿真实验及算法的对比试验;3.研究了基于扩展卡尔曼滤波器的小天体运动参数估计方法。首先针对小行星观测场景建立了对应的系统模型,定义了相机坐标系、小天体坐标系及坐标系之间的转换关系,接着定义了状态变量和状态方程,设计了整体的解算流程。在规则的正方体模型上验证了方法的正确性,在67p彗星模型上详细分析了各种因素对方法精度的影响。