近年来随着科技的进步和经济水平的提高,各行各业对移动机器人的需求与日俱增。移动机器人定位技术作为移动机器人技术中的关键性技术,也是研究的难点,得到了国内外学者广泛的关注。本文针对移动机器人高精度和无先验信息的定位需求,以较为廉价的二维激光雷达为环境感知传感器,采用人工设置的反光板作为特征来进行移动机器人定位,并结合里程计使用扩展卡尔曼滤波算法融合定位,来增加定位的精度和鲁棒性。本文的主要工作如下:首先定义了移动机器人的坐标系统,对基于里程计的移动机器人运动模型和基于激光雷达的传感器模型进行推导;通过对比移动机器人定位中常用的地图表示方式,在本文中选择使用特征地图。其次,根据反光板的特点对环境中存在的反光板进行提取,并使用三角函数法对反光板的圆心位置进行拟合;提出了基于反光板形成的三角形为匹配依据的三角形匹配算法,并详细阐述了算法流程;对本文全局定位算法中所使用的三边定位原理进行数学描述,并给出一般情况下的解法。之后,使用里程计辅助法去除了激光雷达运动畸变对移动机器人定位精度的影响,建立了里程计预测模型和激光雷达观测模型,并使用扩展卡尔曼滤波算法进行融合定位;对绑架移动机器人问题的产生进行分析,并采用全局定位算法和扩展卡尔曼滤波定位算法相结合的方式进行解决。最后,对本文算法的精度和鲁棒性进行验证,通过搭建实验平台和建立反光板地图,由实验验证了本文的全局定位算法和商用的SICK Nav350激光雷达的全局定位算法具有相同的定位精度,并通过实验验证了融合后的扩展卡尔曼滤波定位算法性能会优于全局定位算法,以及通过结合二者能够很好地解决绑架移动机器人问题。