随着物联网技术的发展,二维条码技术越来越成熟,作为一种重要的信息感知来源被广泛应用于生产、制造、物流、仓储等领域。QR码由于具有较强纠错能力和全方位可快速识别等特点,是应用最为广泛的一种二维条码。在仓储物流等场景中,采用QR码人工路标作为视觉标识研究移动机器人的定位技术避免了很多因素的影响,通过快速和准确地识别QR码路标,实现了移动机器人的精确定位。但在实际的定位场景中,所采集的图像会受到各种因素的干扰而无法快速准确地提取特征信息,影响定位的速度和精度,因此本文将围绕着移动机器人定位过程中的相关问题进行研究。在基于QR码的移动机器人视觉定位中,如何准确定位并识别出QR码中所包含的相关信息是实现定位的关键。然而由于采集的QR码图像包含环境背景信息,尤其是光照变化的影响,导致QR识别速度和识别率较低,因此无法直接对QR码图像进行解码识别;而且针对实际定位应用场景中,无法事先判断拍摄的图像中存在多少个QR码,多个QR码同时出现的情况也对传统QR码检测算法提出了新的挑战;此外,基于单个QR码标识的移动机器人视觉定位存在间歇性,行驶路径固定,在定位精度和可靠性等方面仍存在一定挑战。本文主要针对上述问题进行了重点研究,研究内容和创新点如下:（1）QR码快速光照均衡算法研究。针对复杂光照环境中,采集到的QR码图像存在多种类型光照不均的问题,本文结合QR码的符号特征,提出了一种鲁棒性较强的光照均衡二值化算法。实验证明,该算法可以快速消除QR码图像光照不均的影响,针对不同类型的光照不均,本文算法都具有较好的处理效果,可以满足实时场景中快速高识别率的要求。（2）多QR码快速检测算法研究。针对实际定位应用场景中,拍摄的图像中存在未知数量的QR码,传统二维码检测算法无法快速定位多个QR码的问题,本文通过将传统QR码检测定位方法与网络学习方法结合,基于QR码边缘信息丰富且分布密集的特点,研究设计一种多QR码快速检测定位算法。经过实验验证,本文多QR码检测算法可以在0.6秒左右实现对单张包含160张QR码的图片的高精度检测定位。（3）面向移动机器人的多QR码定位算法研究。针对基于单个QR码标识的移动机器人视觉定位存在间歇性,定位精度和可靠性有待提高等问题,本文基于多QR码快速检测算法研究设计了一种移动机器人定位方案,通过检测的多个QR码的位置和识别的编码信息,分别确定移动机器人的航向和实际位置,实现了更高精度和更可靠的定位。并且通过搭建的实验场景进行定位测试,验证了本文多QR码的定位算法的高精度定位,可以用来有效估计移动机器人的位置,为实现自主导航提供更精确的航位和位置信息。