近年来,随着机器人越来越多的渗入到我们的生活中,服务机器人得到了快速的发展,其中送餐机器人成为了该领域研究的热点之一。早期磁导航送餐机器人因施工复杂,路径更换不灵活等因素逐渐被淘汰,无轨导航技术成为送餐机器人的发展的趋势。在无轨导航技术中,视觉导航环境适应性差,激光导航的成本过高,而采用多信息融合的定位算法具有性价比高、定位精度高、定位稳定性好等优点。本文对送餐机器人定位系统中的超宽带定位技术、航迹推演算法、多传感器信息融合算法进行了深入研究,主要研究工作包括如下方面:1.总结了国内外服务机器人、室内定位技术以及多传感器融合算法的研究现状,分析其缺点及不足并确立本文研究方向及论文组织架构。2.建立送餐机器人的运动学模型和动力学模型,以模型为基础,推导出针对送餐机器人的传统航迹推演算法,并在传统算法基础上进行改进,使改进型航迹推演算法更适合送餐机器人长时间、远距离的工况。3.分析现有室内绝对定位技术,选用适合餐厅环境的基于TDOA算法的超宽带定位技术;为有效提高定位精度和稳定性,采用卡尔曼滤波融合算法将超宽带系统和改进型航迹推演算法的定位结果进行融合,提高定位精度和稳定性。4.在Windows端通过TDOA算法对超宽带数据进行解算并得到定位结果,同时在Linux端通过ROS对送餐机器人进行控制;设计主控板的硬件电路和底层驱动程序,使其能够接收来自ROS平台的左、右轮速度并通过改进型航迹推演算法解算得到送餐机器人的定位结果。5.实验通过TDOA算法对超宽带数据进行解算并得到一组送餐机器人的定位结果;同时通过改进型航迹推演算法解算得到另一组送餐机器人的定位结果,对两组结果进行误差分析并通过扩展卡尔曼滤波融合算法进行融合,融合后的定位结果精度和稳定性大大提高,其定位误差在15厘米左右,远小于超宽带定位系统和改进型航迹推演算法的定位误差。