在现代社会,移动机器人在人们日常的生活和工作中,发挥看日益重要的作用。移动机器人定位问题的研究,是导航、轨迹跟踪、路径规划等问题的基础。本文以机器人为研究对象,通过分析机器人的物理模型和内部传感器模型,来研究机器人的定位算法及其仿真。由于时间有限,本文的研究还不够全面,仍然存在着一些问题亟待解决。针对本文中论述的移动机器人系统,主要研究结果如下：首先,根据选题的背景和意义,概述了移动机器人的一些常用的定位方法,对每种定位方法进行了简单的介绍和分析。然后分析了基于本文的移动机器人的系统模型和传感器模型,对各种模型的误差源也进行了简单的研究。其次,在本文移动机器人模型的构建下,进行了基于卡尔曼滤波的移动机器人定位方法研究,将多传感器融合技术应用到移动机器人定位系统中。分析了应用该算法前后移动机器人定位的准确性及精度,并用仿真平台加以说明,并分析了将卡尔曼滤波应用到机器人定位系统中的优缺点。然后,基于卡尔曼滤波的一些不足,本文在卡尔曼滤波的基础上又加入了总体最小二乘法,将两种算法相结合,采用迭代的方法进行计算。利用Matlab平台对该算法进行仿真研究,分别对曲线轨迹和直线形轨迹进行分析,仿真结果验证了加入总体最小二乘法后的卡尔曼滤波能够比较准确地对移动机器人进行定位。最后,对本文的研究工作进行了总结和展望。