随着人工智能和互联网+的发展,具有智能感知、理解与思考能力的自主移动机器人得到了越来越广泛的重视,并被逐渐研究和应用于各种不同行业场景。其中,自主定位技术成为了移动机器人实现智能化运行的关键技术,也是移动机器人的研究热点难点。但是,目前自主定位的准确度、实时性以及对复杂环境的适应性问题,制约着移动机器人应用范围。本论文基于信标的视觉定位方法,对人工信标结构、原理和算法开展了研究,并采用了一种基于分级定位思想的复合信标,较好地解决了室内环境下小型移动机器人的自主定位及姿态检测的问题。本论文的主要研究内容为:一、针对本课题需求对室内小型移动机器人的系统组成进行了讨论与设计,对基于视觉定位理论及方法进行了研究与改进,包括相机成像模型、畸变校正、April Tag识别原理等;同时对April Tag的性能展开实验,结果表明April Tag识别算法的适用性、可靠性和鲁棒性均满足课题需求。二、采用了基于滑动窗口的局部搜索算法和基于光流法的角点追踪算法对移动机器人自主定位的实时性展开研究。基于滑动窗口的局部搜索算法对人工信标的识别区域进行了预测,使用滑动窗口分割图像排除干扰,加快识别算法速度以提高移动机器人运动的实时性。基于光流法的角点追踪算法设计则是在特征匹配的步骤中将匹配描述子的过程替换成了光流法来完成特征点的运动追踪,节约了计算描述子的时间以提高运动的实时性。通过实验得到当移动机器人以0.6 m/s运动时,对人工信标的检测率由56%分别提升至72%和61%,可以得到这两种算法较好地解决了课题应用中出现的实时性问题的结论。三、对人工信标的组成结构及定位原理进行了研究。通过对不同种类的April Tag之间的性能差异进行深入研究,最终采用多级定位思想,设计了一种复合信标,对各级定位信标的尺寸大小、位置关系以及识别优先级进行设计和规划,确定分级定位策略和流程并编写相关算法,通过实验分析验证,该方法较好地拓展了机器人定位范围,即将最远能够在1.2 m处识别单个信标扩展至3.6 m处识别复合信标,同时保障了各个方向距离范围内以及航向角的准确性,使得整体系统更有利于移动机器人的工程应用。