自主移动机器人定位是智能机器人领域的一个重要研究方向，是实现机器人导航的前提。本文提出了一种室内环境下基于机器人视觉系统和路标信息的移动机器人定位方法，利用安装在机器人上的摄像机来连续采集地面图象，以地面瓷砖的边缘信息作为自然路标，在不需要知道摄像机安放高度和角度的情况下，根据采集图片之间的相关性和路标的变化情况来确定摄像机与路标的相对距离和方位，得到机器人运动的距离和方向，从而得到机器人本身的位置。具体研究内容包括：低层视觉图象处理、摄像机标定及图象映射、直线跟踪、机器人定位四个部分。低层视觉图象处理是视觉定位的基础，针对环境图象存在噪声干扰的特点，文章分别从时域和频域上分析了图象滤波的方法。根据经典的边缘检测算法Laplacian算子的缺陷，对Laplacian算子进行改进，该算法将Laplacian算子进行水平、垂直、倾斜45°、倾斜135°等方向的分解，得到两个可分离的Laplacian算子，得到了较为满意的边缘检测效果。Hough变换拟合直线时考虑数据点到拟合直线的距离是否小于误差阈值，并对图象进行多次Hough变换，提高直线拟合的准确度。机器人视觉系统必须建立空间物体表面与图象平面对应点的成像关系，在分析了摄像机内外参数模型的基础上，采用了一种利用棋盘格标定摄像机内部参数的简便方法。然后，推导了从世界坐标系映射图像坐标系的公式，并利用这些公式在未知摄像机拍摄高度和角度的情况下，得到了从图象坐标系到世界坐标系的映射关系，将图象中的点转换到世界坐标系中。通过对图象的实时分析求得摄像机的安放高度以及俯仰角，然后根据机器人相对自然路标的变化，实现复杂环境下的机器人定位。在进行直线跟踪时，采用了基于Hough变换和最小二乘法的直线跟踪方法，把参数空间中的点作为被跟踪的特征点，在参数空间中的给定的特征窗口内跟踪特征点，取得了较好的跟踪效果。理论研究与实践表明，我们基本上实现了在实验室环境下利用地面瓷砖对移动机器人的定位，并对定位误差进行了分析。