車輪型惑星探査機は従来，通信遅延が発生する環境下での地球からの指示によって主に制御されてきたため，今後は自律化による探査効率の向上が求められている．一方，現在使われている自己位置推定手法は，誤差が蓄積されることや特徴点の少ない環境に適さないことが問題となっている．このため，本研究では，カメラによる自己位置推定と地図生成技術（Visual SLAM）を使用することで，周辺環境の幾何学的特徴の再構成および特徴点の少ない環境での自己位置推定精度の向上を図る．惑星探査機用データセットに対して代表的なVisual SLAM手法を適用し，自己位置推定と計算量の観点から検討した．