移动机器人的定位技术是其导航的基础,决定着移动机器人是否能顺利地完成导航任务,也是移动机器人领域的重要研究课题。目前室内移动机器人定位主要使用的传感器有激光雷达、摄像机、惯性传感器和室内伪卫星定位等。为提高室内移动机器人在复杂工作环境中导航定位的精度和鲁棒性,并满足物美价廉的客户要求,研究使用单目相机和轮式编码器信息融合的定位方法,设计一套基于ArUco码与轮式编码器融合的视觉定位导航系统。本文从以下几个方面进行研究:分析使用自然特征点和使用人工路标进行视觉定位的优缺点,针对单目相机存在尺度不确定问题,使用ArUco码人工路标建立地图,研究全局定位的方法。对ArUco码的室内定位原理进行分析,阐述了其基本组成原理和图像检测方法,结合EPNP（Efficient Pn P）的3D-2D检测算法和张正有标定法标定相机内参数,实现利用单目相机对ArUco码的位姿估计和建立全局ArUco码分布图。分析利用ArUco码进行纯视觉定位的局限性,移动机器人在复杂的室内环境定位时受光照变化、运动模糊、路面不平的影响,存在纯视觉定位抖动问题和在大场景环境下没有ArUco码时导航定位丢失的问题。因此,研究一种基于无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）的ArUco码和轮式编码器信息融合的定位方法。使用轮式编码器进行运动预测,利用ArUco重投影误差进行更新的方法,根据相机视野出现不同的ArUco码数量,动态地调节视觉和轮式编码器的协方差矩阵。在定位系统初始化时,为提高初始全局定位精度,采用EPNP计算初始值和用LM（LevenbergMarquardt）进行非线性优化的方法。根据移动机器人的控制要求,选择Pure-pursuit控制器,动态更改前视距离和运动速度,通过实验仿真表明,移动机器人在导航过程中与实际轨迹更加贴合,符合移动机器人的实际工作要求。对自主设计的室内两轮差速移动机器人,搭建基于ROS（机器人操作系统）的操控系统,在实验室模拟一个较复杂的工作环境,通过人工规划导航路径,对所研究的融合定位算法进行机器人导航定位实验。实验结果表明,本文所研究的基于ArUco码与轮式编码器融合定位算法可以满足移动工业机器人的定位精度和鲁棒性等要求,研究成果将进一步应用于工业实践之中。