随着社会信息化和智能设备的发展,移动机器人的室内定位研究在机器人领域中的需求越来越强烈。同样对于实现移动机器人的自主导航也非常重要。但是在室内场景中全球定位系统(GPS)受墙体遮挡等因素无法有效定位,宽带、WiFi等室内可以利用的定位技术又存在基站铺设、视距空间、延时等问题。视觉定位技术因其所需设备简单摄像头硬件发展比较好且成本不高,相较于其他传感器摄像头受环境变化的影响较小,因而视觉定位受到广泛关注。在视觉定位中图像匹配是最关键的环节,图像匹配的准确度、速率、鲁棒性的效果将直接决定视觉定位的结果,因此图像匹配成为本文研究的重点部分。首先,拍摄不同角度的棋盘格图像,然后对摄像机进行标定得到摄像机的内外参数。对比了目前出现的几种标定方法,因线性标定方法未考虑摄像头的畸变,所以虽然运行速度快,但是标定的精度低。非线性标定方法虽然标定精度高,但是构建复杂且计算量较大。张正友标定法只需用棋盘格就可以实现摄像机的标定,在精度与简便性方面都有所提高。因此,本文选用了两步法中的张正友标定法。在图像匹配算法部分,本文利用ORB算法的特征点检测算法对AKAZE算法进行了改进。在特征点检测部分使用oFAST算法,然后与AKAZE算法中的M-LDB算法相结合构建特征描述符,使用汉明距离的方法进行图像匹配,最后用RANSAC算法剔除误匹配,得到匹配结果。经过大量的实验对比证明,改进后的算法比ORB算法匹配正确率更高。比AKAZE算法匹配速度更快。且改进后的算法在不同模糊程度、不同JPEG图像压缩、不同光照程度以及不同旋转角度变化下的图像匹配性能良好。最后,采集室内环境图片提取图片信息构建环境特征库,通过全局特征描述子和局部特征描述子相结合的方法进行相似图像搜索,用对极几何算法将相似图像进行运算确定运动载体的位置,得出定位结果。对改进的AKAZE,AKAZE与ORB图像匹配算法来进行了定位结果对比,在定位速度和准确度方面本文算法都表现良好,因此本文算法适用于图像定位系统中。