定位是移动机器人自主导航中的基础问题。基于单个传感器的定位算法难以适应各种复杂场景,也无法保证机器人长期稳定的运行。由于不同传感器所适应的工作场景不同,为了保证定位的稳定性,融合多个传感器进行定位成为发展趋势,这其中仍存在如何选择多传感器组合、如何融合多传感器信息等问题。这些问题的解决对移动机器人的应用和推广具有重要的价值和意义。本论文面向室内移动机器人长期稳定应用需求,在实验分析不同单传感器定位算法优势和存在问题的基础上,研究多传感器融合定位算法。设计并实现了一种传感器外参在线标定算法,提出了一种多传感器融合定位通用框架,并实现了采用不同传感器组合的融合定位系统。主要研究成果包括:1.分别实现了双’目相机和2D激光雷达的单传感器定位算法,采用激光雷达一种融合每个激光点误差分布的激光定位算法。通过实验分析了单传感器定位算法在部分场景容易失败的原因,为多传感器融合定位的研究打下了实践基础。2.提出了一种时间同步下采用紧耦合进行优化的多传感器外参在线标定算法。移动机器人运行中环境和机器人装配的非完全刚性变化会影响传感器之间的外参,从而影响定位精度。针对上述问题,本文提出在线同时标定与定位算法。首先统一不同传感器定位得到的机器人位姿表示。其次进行多传感器频率同步。本文提出了一种传感器预积分频率同步方法,对高频传感器信息进行积分,并将积分中与位姿有关量和常量进行分离,以适应优化算法中的迭代调整过程。最后,在离线外参标定的基础上进行在线标定。本文将外参表示为融合定位算法中一个待估计的变量,将采用离线线性计算得到的传感器外参作为初值,加入到多传感器融合框架中随定位过程实时计算。以相机和激光雷达的融合定位为例,实验验证了在线标定算法的有效性和鲁棒性,可有效降低初始估计存在误差以及运动过程中带来的误差,为之后的多传感器融合的实现打下了基础。3.提出了采用图优化的多传感器融合定位通用框架,并在此基础上实现了三种不同传感器组合的融合定位系统,分别是:IMU-双目视觉、2D激光雷达-陀螺仪-双目视觉、里程计-陀螺仪-双目视觉融合定位系统。通过实验验证了多传感器融合定位算法与单传感器定位算法相比在精度和稳定性上都有较大提升。此外,不同传感器组合的实验结果表明,里程计-陀螺仪-双目视觉融合定位系统在室内移动机器人的定位任务中性能最佳。