智能化是当前移动机器人必然的发展方向,而智能化的重要基础则是传感器技术,随着传感器技术的不断发展,信息的表现形式多样化,信息数量巨大化,信息之间的关系复杂化,不对称性加重,同时对信息的处理准确、及时、可靠性的要求也大大提高。这就需要多传感器融合技术,通过计算机技术对所获得的多传感器来源的信息进行处理、优化来完成判断或者是系统的决策。在非常多的时候,仅仅通过单一的传感器所采集的数据,来判断或者对外界环境感知往往是不够的。多传感器数据融合技术有效的提高了数据的准确、及时和可靠性。随着多传感器数据融合技术的发展,其已经成功的应用于诸多的领域,包括:机器人、国防科技、工业控制、遥感监测、安全防护等。因此对于多触感器数据融合技术的研究也具有重要的意义。移动机器人在人类的生活、生产中都得到大量的应用,减轻了人们的工作负担,而多传感器融合技术提升了移动机器人的智能化水平。所以基于以上的目的,本文通过移动机器人对相关的多传感器融合算法进行了实践和验证,论文的主要研究内容:（1）建立移动机器人控制系统的开发环境和安装相关开发工具。（2）搭建移动机器人控制平台:包括移动机器人的外围电路和软件设计,软件设计包括电机驱动、电机码盘脉冲监测、超声波测距,触碰传感器等驱动程序以及应用程序编写。（3）通过卡尔曼滤波算法改善移动机器人定位的效果,对超声波的观测数据和测速码盘的推算定位数据进行数据融合,使用Matlab进行融合算法定位效果的验证。（4）设计模糊控制器,实现移动机器人的目标跟踪,使用Matlab进行模糊控制位置跟踪的验证。（5）通过实验验证基于测速码盘的推算定位的可行性,验证移动机器人模糊控制进行目标跟踪的可行性。