本发明公开了一种基于视觉和惯性信息的姿态与位置估计方法，该方法通过融合图像视觉和惯性信息，使用扩展的卡尔曼滤波器保存和更新运动状态信息，以计算得到设备当前准确的姿态和位置，并能获得一段持续时间内设备的运动轨迹。本发明能够灵活地使用图像和传感器的信息，并通过信息的相互补充达到较好的鲁棒性，不会出现追踪丢失的情况。本发明采用的扩展卡尔曼滤波器是基于迭代的形式计算的，与批计算的方法相比，它不需要所有的观测量都获得才开始计算，同时其计算量相对较小，可以适应终端设备计算资源较少的条件，能够较好地达到实时性的要求。