Se propone un método de posicionamiento para un cabezal de tunelación basado en navegación inercial de fibra óptica y visión binocular para abordar el problema de la baja precisión de medición de la posición de la máquina minera causado por métodos de un solo sensor en minas de carbón subterráneas. Se construye un sistema de visión para la posición de la máquina minera basado en el objetivo de cuatro puntos fijado en el cuerpo del cabezal de tunelación, y se obtienen la información de posición y actitud del cabezal de tunelación combinando la navegación inercial en el cuerpo. Para abordar el problema de las inexactitudes en la detección de la posición causadas por la acumulación de errores en las mediciones de navegación inercial a lo largo del tiempo y las perturbaciones de las vibraciones del cuerpo en el sistema de posicionamiento combinado, se propone un algoritmo de Filtrado de Kalman Adaptativo Derivativo No Lineal (ADUKF), que puede suprimir el impacto de las incertidumbres de varianza del proceso en el filtrado. Los resultados de la simulación demuestran que, en comparación con el algoritmo de Filtrado de Kalman No Lineal, los errores de posición en las tres direcciones se reducen en un 20%, 20.68% y 28.57%, respectivamente. Los experimentos demuestran que el método puede compensar las limitaciones de los métodos de medición única y cumplir con los requisitos de precisión de posicionamiento para los estándares de minería subterránea.