移动机器人综合了人工智能、自动化控制、传感器技术等多个领域的研究成果，在工业、农业、服务业等多个领域得到广泛应用，成为当前研究的热点。移动机器人的突出特点便是能自由移动，移动过程中灵活躲开障碍物是必然要求，因此要使机器人具有自主性，使机器人能在陌生环境下完成各项任务，实现避障功能是前提条件。在机器人成功避障的基础上，要使机器人成功到达终点需要实现机器人的自定位功能，自定位功能是实现自主移动机器人的必要补充，因此对避障及定位算法的研究具有重要的理论和现实意义。由于本课题选择超声波作为探测环境的媒介，以嵌入式机器人作为实验平台，因此找到一个高效可行的超声波避障算法以及适用于室内环境的机器人定位方法是本文的主要研究内容。在机器人定位方法方面，根据本课题的室内环境，选用航迹推算定位方法，在对航向角的测量上有电子罗盘和陀螺仪两种选择，分析两者的优缺点，并在机器人上进行验证，通过对陀螺仪的常量漂移进行补偿，然后建立线性回归方程，提高对航向角的测量精度和定位精度。在机器人避障算法方面，选择模糊控制方法，设计模糊控制器，根据人的经验制定模糊规则，但由于模糊规则会随着输入的增多而呈指数增长，难以在嵌入式机器人平台上实现，因此设计了分层模糊控制器，使得规则数目呈线性增长，提高实时性。由于模糊控制避障算法对于特殊形状的障碍物，如U形障碍物存在陷阱问题，使用了一种基于航向差和坐标的发现和逃离陷阱的方法。最后，在搭建的仿真平台和实际机器人上进行实验。进行机器人定位实验，实验结果证明航迹推算定位方法在短距离内精度较高，但随着距离增加误差也逐渐增加的特点。进行避障实验，验证了模糊控制避障算法的有效性，并与分层的模糊控制算法对比，证明了分层的模糊控制算法可以在不增加运算量的基础上更加充分地利用环境信息和人的经验。进行U形陷阱实验，实验结果证明提出的结合航向差和坐标的发现和逃离陷阱方法的有效性