目前，机器人的发展重点正在从传统的制造业转向非制造业，尤其是服务机器人，研究从事清洁、看护、保安等工作的移动机器人正成为机器人研究的热点。这些移动机器人必须通过传感器感知环境和自身状态, 完成有目的的自主运动, 从而完成一定作业功能。 移动机器人的导航能力是实现其自主控制的最重要问题之一,而定位是移动机器人导航的最基本环节。定位是确定机器人在工作环境中相对于全局坐标的位姿。定位方法根据机器人工作环境复杂性，配备传感器的种类和数量不同有多种方法。随着计算机运算速度和存储容量的迅速发展以及图像技术相应进步，基于视觉的移动机器人定位技术正在快速的发展。视觉是最接近于人的定位方法，能够提供丰富的信息和特征，为应用现代数字技术解决机器人定位问题提供了良好的信息来源。丰富的信息也给视觉定位带来了很多的问题，要求算法能够快速处理大量数据，或者有实时性要求，同时算法也需要具有相当的鲁棒性。 本文系统地研究了基于视觉里程计的移动机器人定位方法，并实现了基于视觉里程计定位方法的导航应用。本文主要提出了基于特征跟踪与卡尔曼滤波的移动机器人视觉里程计定位方法: 算法的基本原理是寻找并跟踪图像中的特征点,并且从已知的机器人位姿计算未标定的特征在世界坐标系中的坐标，而用已标定的特征在新的观察位姿对应的图像坐标系中的坐标计算机器人的位姿，从而构成一个特征坐标与机器人位姿计算相互依赖的递推过程。同时本文也实现了上述算法在交龙机器人的导航应用：在交龙机器人实验平台上，利用上述方法获得机器人的位姿，并将相关数据与ARMLab软件进行交互，结合里程计数据和路径规划算法，完成机器人在室内环境下的导航应用。