目前,移动机器人在工农,交通,军事,服务和医疗等许多领域有着广泛应用,以扩展人类的工作能力,减轻或取代人类的繁重劳动。随着机器人技术的飞速发展,如何快速精确地确定机器人位置也显得尤为重要。在智能仓库管理系统中,由于其条件的约束,一些常用的传感器比如红外测距,GPS等不能达到定位的要求,因此需要通过其它传感器信息来反应机器人的位置。QR码是一种新兴的高性能的矩阵式二维条形码,由于它具有信息容量大、可靠性高、可表示汉字及图像等多种文字信息、保密防伪性强,制作方便,成本低等优点,可以很好地应用于智能仓库管理系统中的移动机器人定位。本文根据智能仓库管理系统的实际情况,提出一种使用QR码对移动机器人进行定位的算法,并完成相关的软件实现与实验验证。研究的主要内容有:首先从智能仓库管理系统、机器人定位,QR码等方面介绍相关的研究现状和技术发展。接着对所采用的P3-DX机器人平台的两轮差动驱动模型建模,分析它的误差模型;然后根据仓库管理系统的实际环境地面宽敞、机器人路径比较简单的特点,提出一种通过对铺设在智能仓库中的QR码进行解码来解决智能仓库中的机器人定位问题的方案,介绍QR码的编码与解码过程及提取的方法,并以解出的QR码和角度估计机器人的姿态。为了得到机器人与QR码的相对偏移,我们通过分析摄像机的3维针孔模型,使用张正友提出的标定算法,对摄像机进行标定,得到摄像机的内、外参数。并根据针孔模型,推导出从图像中获得机器人与QR码的相对位置的方法。最后,根据智能仓库模型与此环境下机器人运动的特点,提出一种粒子滤波器(PF)与卡尔曼滤波器(EKF)相结合的算法对摄像机信息与机器人编码器信息融合进行定位,有效地提高了定位精度。