机器人要在某一环境中自主运动，一个基本问题就是确定自身在环境中的位置。无论是在结构化或非结构化环境中，机器人都必须了解自身与周围环境的位置关系才能正确选择和做出决策。可见定位技术对机器人的实际应用是必不可少的，是实现运动和其他任务模块的基础，并且有较强的工程背景，涉及较多的领域，是一个具有重要研究价值的课题。 本论文针对智能移动机器人系统的定位及相关技术做了较详细的阐述，分析了推算定位、超声波定位及二者融合实现定位的原理，结合具体的研究平台GAIA一2移动机器人给出了上述定位算法在动态情况下的仿真实现，仿真结果表明利用推算定位和超声波融合实现定位的技术较推算定位有更高的精度，并且避免了超声波定位过于依靠环境信息和处理速度慢的缺点。 介绍了计算机视觉技术在机器人研究的应用，摄像机的针孔模型，并对研究中所使用的摄像机进行了标定，获得了摄像机的详细参数，为设计全向视觉传感器提供了参数。 针对传统的基于摄像机的计算机视觉的视野有限等缺点引入全向视觉传感器，详细讨论了其数学模型、设计方法及约束条件，设计制作出了全向视觉传感器实验装置，给出了对获取的畸变图像进行校正的算法，并利用图像处理技术从获取的全向图像中提取竖直的门、窗和墙角线等自然特征，采用三角定位原理进行机器人定位的实验，实验结果表明该定位方法具有可行性。 在论文的最后，对所取得的结论和成果进行了概括和总结，提出了本课题下一步研究方向。