随着科技的发展,室内移动机器人具有广阔的应用前景,可以应用于家庭服务、娱乐、安检等各个方面。在移动机器人相关技术研究中,单目视觉传感器因具有结构简单、易于标定、运用灵活等特点,单目视觉导航已成为移动机器人的一个重要研究内容。在室内,RFID技术因具有非视距,免接触,识别速度快,精确度高,安全性高,成本低等优点而被广泛应用。本文的研究重点是基于单目视觉与RFID的室内移动机器人路径跟踪。首先利用移动机器人实时获取路径信息图像完成路径检测与处理。在室内已知路径环境下,通过图像灰度化、滤波、图像二值化、形态学变化等方法对采集的图像进行预处理,过滤掉图像中的干扰信息获得边缘特征。利用直方图均衡化增加像素灰度值的动态范围,达到增强图像整体的对比度。通过仿真验证处理后的图像具有良好的效果,为后续路径识别跟踪提供优质图像。其次利用Hough变换和卡尔曼滤波算法对路径图像识别与跟踪。首先采用直线道路模型等道路约束条件,利用Hough变换进行直线特征提取,Hough变换鲁棒性好,抗噪音性能强。通过直线参数可以求出移动机器人相对车道线的位置偏移和角度偏移,然后提出利用卡尔曼滤波对路径跟踪。利用采集的图像对本文提出的算法进行仿真实验,仿真结果表明路径识别和跟踪算法是可行和有效的最后基于改进粒子滤波的RFID移动机器人跟踪算法。在室内未知路径环境下,首先论文对RFID作为室内定位的实现技术介绍其相关算法的数学模型,其次采用粒子滤波算法进行目标状态估计,由于传统的粒子滤波算法容易丧失粒子多样性,因此提出了一种基于改进粒子滤波的RFID移动机器人跟踪算法,通过仿真实验得出粒子的细化能力被提高并且粒子的多样性被增加,表明改进的滤波算法可以获得较好跟踪效果。