随着无线电子设备的普及,确定这些设备的位置变得十分重要。通常,定位指获得区域内设备的地理位置的过程。定位可以分为室外定位与室内定位。室外定位主要依赖GPS,GPS可以提供给我们十分精确的自身位置信息。然而在大城市以及室内环境,存在着许多障碍物,导致GPS信号被遮挡,会出现定位不准确的情况。在大型工厂中,若要进行生产活动,借助人工地标获取自身的位置是一个可行的方法。但是目前大部分确定人工地标位置的方法都是人工测量,在人工测量时由于人的疲倦不可避免地会造成测量误差,这会严重影响定位精度。本文基于To F的测距原理,使用装载激光雷达的移动机器人,利用激光雷达获取室内的环境信息,可以得到高精度的距离和角度信息,同时控制移动机器人在室内移动,可以避免环境中的不确定因素在测量过程中的干扰。本文使用的人工地标是反光柱,主要的研究内容分为如下两方面:（1）基于移动机器人的序贯性室内定位算法。该算法在实施之前,需要在室内合理地布置反光柱,即移动机器人在任意时刻必须至少观测到三个反光柱,并让上层控制器规划移动机器人在室内移动的路径。该算法利用装载激光雷达的移动机器人在室内移动的方式,基于To F的测距原理,借助激光雷达获取室内的环境信息。基于移动机器人的高频率环境探测,当前时刻和上一时刻之间移动机器人不会发生太大的位移,通过当前时刻和上一时刻重复探测的反光柱,计算出移动机器人当前的全局坐标。基于当前时刻和上一时刻的反光柱对应关系,计算当前时刻局部坐标系和全局坐标系之间的旋转平移矩阵,从而将当前局部坐标系中的反光柱局部坐标变换到全局坐标。通过控制移动机器人在上层控制器预先规划好的路径上移动,可以依次获取路径上反光柱的位置信息,实现室内反光柱的定位。（2）基于相对位置的分布式室内定位算法。该算法在实施之前,同样需要在室内合理地布置反光柱,并让上层控制器规划移动机器人在室内的运动轨迹。该算法借助在室内运动的移动机器人,基于移动机器人自身携带的激光雷达,获取自身所在位置周边的环境信息,识别出环境中的反光柱。基于移动机器人的高频率环境探测,识别出当前时刻和上一时刻重复探测到的反光柱。基于移动机器人获取的激光雷达信息,通过建立反光柱的复质心方程,存储反光柱之间的相对位置信息。借助移动机器人在室内移动,利用建立的复质心方程组,构造室内反光柱的图模型,建立复拉普拉斯矩阵,利用分布式定位算法迭代求解,得到室内反光柱的位置。