声源定位是许多领域里的一个基本问题。声源定位技术的研究一直是个研究热点，涉及到很多技术领域，如声学、信号检测、数字信号处理等，有着广阔的应用前景。目前，该技术在仿人智能机器人上的应用还不是很多。而其作为一种重要的人机交互方式，能够与视觉交互完美结合，弥补其不足。通过对各种声源定位技术的研究和比较，基于到达时延差（TDOA，Timedelay of arrival）的声源定位技术比较适用。该技术方法的原理不是很复杂，无需很大的计算量，而且实现这种技术的困难较小。对这种技术的研究目前也比较成熟，有着大量的应用。因而对于本课题的研究而言，是一种不错的选择。使用TDOA技术，需要完成两个阶段的工作：前一阶段运用时延估计算法估算出声源信号到达各个麦克风之间的TDOA值，即时间差；第二阶段根据得到的TDOA值，结合阵列几何结构关系和空间位置关系，使用空间定位方法来估算声源的位置。能否得到高精度的TDOA值对整个过程的正确完成相当重要。传统的GCC算法就是该技术中的一种比较经典的方法。该方法能够快速有效的对声源进行定位，但是定位精度和准确度不是很高，且易受环境和噪声的影响。针对传统GCC时延估计算法的不足之处，本文对其做出一些改进，提高了时延估计的精度，对GCC时延估计算法的改进是本文的关键和核心。在本课题中，麦克风阵列采用了二维平面结构。结合相应的时延估计算法和空间定位方法，最后设计和实现了声源定位系统。用四个麦克风模块组成麦克风阵列，配以数据采集卡和PC，完成系统的构建，之后在PC上实现声源定位算法，完成系统软件程序，最后将系统安装在机器人上。系统实现后，进行了大量的实验，对系统进行测试和验证。实验结果验证了在仿人智能机器人上实现声源定位系统的可行性，该系统能达到一定的声源定位效果并能根据定位结果控制机器人的动作，从而实现友好的人机交互。