随着数字信号处理技术的不断发展和完善，以及机器人人工智能水平的进步，听觉系统，作为人类感官的重要组成部分，已经成为机器人研究领域的重要研究对象。由于声音具有可以绕过障碍物的特性，听觉可以在机器人多信息采集系统中与机器人视觉、嗅觉等感官相配合，弥补其他传感器视场有限且不能穿过非透光障碍物的局限。对声源目标的定位，广泛应用于军事目标探测，会议录音等领域。 声源定位是通过测量物体发出的声音对物体定位。根据声音信号特点，人们提出了不同的声源定位算法，但由于信号质量、噪声和混响的存在，使得现有声源定位算法的定位精度较低。此外，已有的声源定位方法的运算量较大，难以实时处理。为解决这些问题，本论文在国家863 项目“极限环境下面向危险品检测的多感官机器人系统”（2006AA04Z221）的支持下，针对移动机器人的声源定位方法进行了深入研究，取得的主要成果和结论如下： 1、研究了人耳的部分生理特性，在此基础上建立了听觉系统模型，即用麦克风代替实际听觉中的双耳，并构造了拟人听觉系统，设计了声源定位系统的实现方案。 2、分析了基于时延估计的声源定位方法，归纳并比较了各种时延估计算法的优缺点，在分析了几种几何定位法和目标函数搜索定位法的基础上，重点讨论了广义互相关时延估计算法，提出了改进的互功率谱相位广义互相关时延估计算法，有效地改善了低信噪比环境下的时延估计算法的性能。 3、设计了一种能够对声音信号进行实时采集和处理的声源定位系统，结合改进的互功率谱相位时延估计算法进行系统的声源定位实验，得出了实验结果，并对其结果进行分析，最后提出了改进方案。实验证明，所设计的声源定位系统实际可用，运算量小，对噪声和混响具有较好的抑制作用。