移动机器人在向目标点移动过程中可能出现较大的偏差，需要利用传感器获得的有效反馈信息，设计适当的控制器，使机器人以正确的线速度和角速度移动。这就需要设计一定的时间间隔，计算当前机器人的定位信息，根据当前的位置信息和目标点的位置信息来确定控制律，以减小偏差的影响。无疑，基于传感信息的机器人定位是其中重要的环节。由于单个传感器的感知信息不可避免存在一定的误差，采用传感信息融合的方式能有效提高感知精度，进而获得准确定位。如何通过传感信息融合，充分利用多传感器资源，为实现移动机器人的目标跟踪控制提供精确定位，是本文研究的主要问题。 本文主要研究工作包括面向反馈控制的信息融合策略设计方法和实验验证研究两部分，涉及的主要研究内容和方法可以归纳为： (1)在反馈过程中，机器人定位信息的计算采用了信息融合的策略。涉及的定位传感器包括了编码器、超声波传感器、以及罗盘等。信息融合分别采用了扩展卡尔曼滤波和加权平均的方法，其中编码器和超声波信息融合采用了扩展卡尔曼滤波，编码器和罗盘采用加权平均。在实现信息融合过程中，编码器的数据通过联结驱动器与控制卡的串口传递，控制卡与PC机通过RS-232协议通讯。 (2)实验验证研究中，对中山大学信息科学与技术学院智能信息处理与人机系统实验室的移动机器人实验平台的相关数据进行了测试，确定相关机器人内部数据的传播方式。同时，采集了多组不同参数的机器人传感器数据，并使用采集的数据对相关算法进行验证，结合MATLAB展示仿真结果。设计了一组对比实验，分析比较了使用和不使用信息融合的结果。