近年来,智能移动机器人的发展催生了各种概念和产业应用,智能移动机器人在传统的制造业中的应用领域和需求范围不断扩大。定位是所有移动机器人的核心功能,针对复杂的室内工作环境,开展基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究有着重要的意义。本文针对复杂的室内环境,分析搭建集机械硬件、远程通讯、地图构建、实时定位于一体的移动机器人定位系统,提出一种多传感器融合的机器人室内定位方案,提高定位的精度和鲁棒性。论文主要内容包括:首先,针对存在弱纹理以及弱结构特征的室内工作环境,对移动机器人室内定位系统的硬件进行选型,设计搭建有轮式编码器、IMU(Inertial Measurement Unit)、视觉相机及激光雷达的移动机器人定位实验平台;基于机器人操作系统的通讯组网模块实现对移动机器人的远程控制和通讯;并利用Gazebo仿真平台搭建仿真测试系统。其次,分析轮式编码器和IMU的优缺点,提出一种结合轮式编码器和IMU信息的航迹推算算法,得到融合后里程计信息,提高机器人的定位精度,并分析基于改进后算法的室内定位误差。通过对比实验,验证所提出的融合定位算法能够提高移动机器人室内定位的精度。再次,实现基于融合后里程计信息和视觉相机结合的定位与建图系统。针对纯视觉定位系统在弱纹理环境下运行不稳定的情况,结合视觉特征点跟踪算法和融合后里程计求解相机位姿,构建同时定位与建图系统。通过仿真对比实验,验证所提出的算法能够提高移动机器人系统定位的鲁棒性;并在真实场景下运行该算法,建立视觉地图。最后,为解决在弱结构特征环境中纯激光传感器定位不稳定的情况,借助上述融合后里程计建立预测模型,借助相机位姿和激光雷达建立测量模型,实现基于粒子滤波系统的多传感器融合定位算法,并建立激光地图;提出激光地图和视觉地图下的运动路径匹配算法实现多源地图匹配,基于该多源地图能够提高定位精度;在仿真场景和真实场景下运行该算法,结果显示,本文所提出的算法具有较高的定位精度和鲁棒性。