机器人智能技术的快速发展，催生了一批以护理机器人为代表的智能化服务机器人系统。而机器人的定位问题在移动机器人智能化研究中有着十分重要的意义，是实现自主导航、在特定环境下完成复杂智能任务的关键。本课题以广东省教育部产学研合作项目为依托，以机器人的视觉定位问题研究为核心，在广泛查阅国内外研究资料的基础上，深入分析影响视觉定位性能的关键因素，研究实现室内环境下机器人的视觉定位方法。该研究对于机器人视觉定位技术的应用有着积极地探索作用和实践意义。本文首先介绍了研究护理机器人视觉定位的背景和意义，分析了国内外的研究现状，总结视觉定位的研究特点；设计实现相关的视觉定位体系结构，为保证机器人能进行可靠、有效地定位，研究其中需要解决的关键技术问题。鉴于定位方法中对于视觉信息提取的实时性、高效性以及通用性要求，在对比分析了几种比较典型的图像分割以及特征提取算法的基础上，采用几何不变矩的方式，提取出相应的视觉路标特征信息；将上述算法在硬件平台中进行了实验，分析系统产生的误差，结果表明能较准确检测并提取路标特征信息，满足设计要求。最后结合具体的室内定位环境的地图表示，对于有关的机器人系统进行建模，在分析解决SLAM问题的相关方法的基础上，提出了一种改进的EKF-SLAM方法框架，其核心为采用有限差分线性化的方法进行滤波定位估计；在仿真环境以及具体的护理机器人定位系统中进行实验，验证了该定位方法的有效性和可行性。本课题研究的意义在于提高机器人视觉定位的实时性和可靠性，较好实现了基于路标的特征提取与机器人跟踪定位这两个模块的并行处理，降低视觉定位的时间复杂度。