自主移动机器人是机器人研究的重要领域。其中,机器人自主定位技术是移动机器人的研究焦点之一。基于路标定位是事先将环境中已知的一些特殊结构物体作为路标,移动机器人通过对路标的感知和识别来完成自主定位。人工路标可以按照实际需要,有计划的设计路标的形态特征,色彩,甚至摆放位置。因此,人工路标定位方法在定位中灵活、稳定并且定位准确。一种合理的路标设计,结合相应的识别算法,往往能在移动机器人定位中起到关键作用。传统的移动机器人定位方法中,通常很难平衡定位系统的准确性和实时性。尽管有一部分定位导航方法有着不错的效果,但其通常采用了高昂的传感器或复杂的识别算法,难以控制成本,应用于家用机器人。针对上述存在的问题,本文设计了以角点为特征的新型人工路标及其相应的识别算法。通过结合路标和微软Kinect深度相机传感器,组合成移动机器人路标定位系统。实验证明,路标识别算法识别率高,识别时间短,同时成本较低,能够满足移动机器人的定位需求。本文研究的主要内容包括:(1)本文设计了一种基于人工路标的移动机器人定位系统。传统的路标设计方案,其设计复杂,识别率低,实时性难以满足移动机器人定位导航的需求。本文设计了基于角点特征的人工路标。该路标结构简单,易于识别,通过调整角点的分布还可以进行编码,增加路标内涵信息。该系统通过Kinect深度传感器采集周边环境的图像和深度信息,识别出人工路标,并利用深度信息计算出路标的距离数据。最后根据三角定位原理计算出当前位置坐标,完成自主定位。(2)本文提出了基于角点特征匹配的路标识别算法。在研究了传统的角点检测方法后,提出了改进的BW角点检测算法。提高了算法识别速度,同时节省硬件内存消耗。通过分析角点干扰情况,提出了基于分布密度的角点去噪算法。提高了路标的识别速率和准确率。(3)研究了基于Kinect深度相机的路标测距方法。针对深度相机彩色图像和深度图像图像坐标不一致问题,研究了基于双目矫正的深度图像配准方法。为了测量路标到相机的距离,提出了基于小孔成像原理的深度相机深度距离矫正研究。(4)通过对比实验,验证了基于角点特征匹配的路标识别算法在不同环境下的快速性、准确性和鲁棒性。最后,搭建扫雪机器人移动平台,通过静态定位实验和动态定位实验验证了本文扫雪机器人定位系统性能。