定位技术是机器人进行导航和路径规划的基础和前提。随着移动机器人在室内应用的与日俱增,高精度室内定位技术已经成为机器人研究中的一项热门方向。本文主要研究在室内环境下基于超宽带和激光雷达的移动机器人的高精度定位技术,其研究具有重要的理论意义和工程应用价值。论文的主要工作如下:针对超宽带（ultra-wideband,UWB）定位中基于到达飞行时间（Time of Arrival,TOA）的定位方法在测距阶段由于环境因素会产生系统误差的问题,研究了利用线性拟合进行测距误差修正的方法。针对机器人在运动状态下时UWB定位会产生较大定位误差的问题,设计了一种基于卡尔曼滤波的离群值判断和修正方法。该方法可以有效地剔除离群值并抑制误差。针对单独的激光雷达定位刷新速率较慢且容易出现匹配错误的问题,研究了基于粒子滤波框架的里程计-激光雷达融合定位的方法。与基于激光里程计的单独激光雷达的定位方法相比,里程计-激光雷达融合定位方法具有更好的定位效果。针对里程计-激光雷达融合定位算法会产生误差累积的问题,提出了一种利用UWB校正的里程计-激光雷达融合定位方法。该算法利用UWB观测值对里程计-激光雷达融合后的结果进行校正,有效地消除了累积误差。针对机器人绑架问题,在利用UWB校正的里程计-激光雷达融合定位方法的基础上,设计了一种机器人绑架恢复的方法。该方法可以有效地判断机器人是否发生绑架并对绑架后的定位进行恢复,具有一定的实际意义。最后,搭建机器人平台对本文所提方法进行实验验证。建立了世界坐标系和各子坐标系的描述方法,并建立了各坐标系之间的转换关系。给出了定位性能的评价指标。在嵌入式平台和ROS系统下实现了机器人的控制和数据交换的方案,利用QT工具编写了由于监控和数据采集的上位机软件,并设计实验验证本文所提的实验方法。