随着人工智能、计算机网络技术等学科的飞速发展，智能移动机器人技术的研究越来越受到国内外学者的重视。由于移动机器人在作业时要解决的基本问题就是对环境的感知和自身的定位，所以创建地图和对机器人实时定位的问题在自主移动机器人研究中处于非常重要的地位。 本文以我院自主研发的移动机器人为研究对象，对室内、外地图的创建和定位的若干问题进行了研究和实现。 在室外环境中，本文利用GPS创建地图并对机器人实时定位。主要内容包括：将获取的GPS数据转换为世界坐标然后进行卡尔曼滤波，提高了坐标的精确性；在地图创建的过程中使用了面向对象的方法，将类的继承性和多态性应用于工程，把各种情况的地形综合起来分为三大类，而这三类又继承自通用基类，这种组织方法能有效的提高程序的效率；数据的存储方式使用基于曲线的方法，有效的统一了各种类型的地貌，使构造地图的前期工作变为利用GPS获得表示某种地貌曲线的数据点即可。 在室内环境中，本文利用激光雷达、视觉传感器等进行地图的创建和定位。主要内容有：在分析不同的地图表示方法的基础上找出了适合本项目的两层级联合成地图表示法；使用函数变阈值的方法把激光雷达数据分段并且拟合成线段，更好的保持了线段的完整性；使用最优解的方法直接提取线段的极坐标参数，方便了扩展卡尔曼滤波的运算；为了正确的找到门这个拓扑节点，对视觉传感器的数据使用LoG方法和Gabor滤波方法提取垂直方向上的门特征，有效地补足激光雷达不能提取垂直特征的缺点；为了克服航位推算法产生的误差累积，我们使用了扩展卡尔曼滤波对各传感器数据进行处理从而相对精确地预测机器人和线段的实时位置。