机器人自我定位(Self-Localization)一直是智能机器人领域的一个研究热点。随着机器人足球世界杯(Robocup)赛事的规模渐渐扩大，参赛队伍逐年增多，智能机器人的自主控制水平也日益提高。其中，机器人球场定位的相关技术被引入到参赛机器人控制中，并成为核心的关注点之一。一类典型的方法是基于视觉信息，如观察特定的地标(Landmark)，来实现机器人定位。由于球场的几何对称性，视觉定位的准确性会受到歧义影响。测程法(Odometry)是通过记录机器人自身移动变化信息来实现定位，短距离行走定位效果较好，但易受积累错误的影响。本文提出了一种利用机器人自身测程法信息与视觉信息相结合的定位方法。不同于利用球门柱或其他人工地标进行定位的方法，我们仅使用了球场边线作为地标。对于可能产生的歧义定位结果，我们利用累计的测程法信息进行消歧，同时也对测程法产生的积累错误加以修正。在Webots平台的实验结果表明了所提方法的有效性。