本文以一种水下仿生机器鱼为研究平台,基于蒙特卡洛定位原理,设计并实现了一种水下自主定位算法。该机器人主要配有两种传感器：前视摄像头和陀螺仪,前者可以实时采集水下环境图像,并进行目标物的识别,后者可以实时获取系统自身的姿态信息,二种传感器得到的信息都用于对位姿的动态更新。　　本研究主要内容包括：第一,介绍了机器鱼的软硬件结构。硬件上,以ARM板为核心控制板,较好地实现了对机器人运动的控制:机器鱼具有外部传感器----摄像头和内部传感器----陀螺仪,用于获得环境信息和自身姿态信息。软件上,基于Linux操作系统构建了嵌入式系统,利用多线程机制来实现整个控制任务。第二,在机器鱼硬件上实现了实时的水中图像处理。水中图像具有低对比度、光线不一致、海洋雪等特点,造成对水中图像进行处理有较大的难度。本文基于HSV颜色空间和形态学,克服水中图像识别的困难,可以准确地识别标志物的信息。第三,给出了水中自主定位的算法。本文利用图像处理的结果,结合陀螺仪提供的姿态信息,将改进的蒙特卡洛定位应用于机器鱼,实现机器鱼在水中的自主定位。最后,给出水中图像处理算法和定位算法的实验结果。图像处理实验的结果表明,识别结果准确可靠、抗干扰性强。在定位实验中,机器鱼能够快速准确地完成定位;在绑架实验中,机器鱼可以快速收敛到新的位置,较好地完成定位。