随着科学技术的高速发展,智能化产品逐渐被广泛运用到众多领域,如日常生活、科研、计量和预测、以及工业生产。信号采集与处理作为智能化产品采集外界信息的手段,是智能化产品不可或缺的重要组成部分。声源信号具有传播能力强、抗干扰能力强、.具有较强的衍射能力等众多优点。因此,声源定位技术逐渐成为研究热点,声源定位技术在移动机器人领域也得到了越来越广泛的应用。然而,在获取声源信号的过程中,会不可避免地受到外部因素干扰,如环境噪声和混响,这可能导致一些问题,如声源定位系统精度差和实时性能不理想等。本论文针对现有的一些麦克风阵列模型及声源定位算法进行了深入研究,针对目前声源定位技术在室内环境中的定位精度,受噪声和混响因素影响较大的问题,提出用非线性滤波技术对声源位置进行估计,并与移动机器人平台结合,使机器人辅助声源定位系统进行声源定位,从而进一步提高声源定位精度。具体工作内容如下:(1)对声源定位算法的研究现状进行了归纳。由于考虑到实验成本和产品性价比的原因,着重研究了基于时延估计算法的声源定位方法。(2)在进行声源定位之前,对声音信号的采集方式以及处理方式进行了详尽的研究,为得到质量较好的声音信号打下基础。之后再对声源的两种研究模型进行详细介绍,并对近场声源模型和远场声源模型的选择进行区分。(3)对麦克风阵列拓扑结构进行了深入研究,根据现有的麦克风阵列拓扑结构,设计了一款六元平面六边形麦克风阵列结构,推导了出了运用六元平面六边形麦克风阵列进行声源定位的空间几何定位方法。(4)对较为常见的广义互相关时延估计法和最小二乘自适应滤波时延估计算法进行了深入的研究。经过对比发现最小二乘自适应时延估计具有更加优良的抗混响能力,并选择此种时延估计法作为本文基于非线性滤波声源定位技术的状态变量的初始值。提出了一种基于非线性滤波技术声源定位的方法,对麦克风阵列元之间的时延和声源目标的位置进行同时估计。(5)构建了一个移动声源定位机器人系统。该机器人系统可以在声源跟踪的同时,通过对机器人自身姿态的调整,对麦克风阵列姿态进行调整,使声源目标一直处于二维麦克风阵列最佳的采集角度范围内,从而进一步提高声源定位的精度。最后,通过实验,验证了此种算法的定位精度和实时性能。