机器人实际应用场景复杂多样,根据任务需求不同,往往需要工作在室内外混合环境中,传统单一定位方式难以满足无缝定位需求,因此本文对基于多种定位技术手段的机器人组合定位展开研究,采用数据融合滤波算法提高系统的定位性能,针对应用过程中存在的融合算法对定位模式跳转切换自适应能力不强及无线电测距基站布设无法事先确定问题提出相应解决方法,以达到提高机器人室内外无缝定位精度的目的。首先,考虑到卫星导航信号对环境较为敏感,无法于室内提供定位服务,建立了基于UWB作为传统GNSS/IMU组合导航补充的组合定位结构,基于惯性导航系统误差模型建立系统的状态方程,分别考虑卫星导航及超宽带定位的观测信息建立量测方程,二者共同构成了组合定位算法数学模型,然后通过仿真实现了验证。其次,针对无缝定位中不同信息源的分配选择及环境变化导致组合模式的切换跳转问题,提出了一种基于可观测度分析——交互式多模型的无缝定位自适应滤波算法,采用改进的可观测度分析方法评估当前系统滤波器工作性能,然后对交互式多模型中马尔科夫转移概率矩阵对算法性能的影响进行分析,基于可观测度对转移概率进行修正,从而使算法能够有效地根据定位模式跳转调整滤波模式及观测信息权重,提高了算法的自适应能力。然后,针对室内外卫星导航信号缺失区域的UWB基站布设问题,提出了一种基于几何精度因子——最大基站凸包的最优布设算法,采用几何精度因子作为评价指标,从减小精度因子角度出发,定义了问题求解的目标函数及约束条件,分析了寻找底部基站凸包的必要性及解决方法,然后通过仿真对一具体区域内基站布设效果进行了验证,仿真结果表明算法能够准确的寻找到满足精度因子最小条件的布设方案,且具有更高的计算效率。最后,搭建了机器人组合定位试验平台对定位精度及算法进行验证,对系统设计方案进行了说明,对各模块功能进行了测试,进行了机器人定位试验,通过试验验证了算法的有效性,试验结果表明组合定位系统能够满足机器人室内外无缝定位需要。