随着科学技术的不断发展,移动机器人已经走进了人们的日常生活。机器人从原先的军事、工业、商场、医院等应用领域逐步向家用智能机器人的方向发展,未来家用智能机器人将是人们生活不可或缺的一部分,人们对机器人的人工智能要求也越来越高。机器人的室内定位和自动充电技术是衡量人工智能性的重要标准。智能机器人只有能够准确地知道自己在室内的坐标点,才能自主有效的运动。在准确的定位之后,机器人才能在电量不足的情况下,朝着充电坞的方向靠近并且完成与充电坞的对接。根据降低硬件成本和计算复杂度,提高定位准确性的要求,本文采用了光电图像传感器作为定位传感器。本文首先介绍了光电图像传感器的原理,并且简述了传感器的硬件电路实现,通过软件编程和实验的方法得到了线性程度很高的传感器读数与机器人位移的回归方程。随后,本文将机器人的移动分成三种类型,分别是只有平移操作、同时带有旋转和平移的操作和存在障碍物的情况,逐步递进,分别就每一种移动类型提出数学建模,详细的阐述每一种情况下定位的算法存在的问题和相应的解决方案。利用光电图像传感器进行定位不仅成本很低,而且由于光电图像传感器每一次测量的误差很小且连续两次的测量误差存在可以抵消的情况,所以定位的精度也相当高。当机器人就能够根据自己相对起始点的位移走回起始点附近了之后,就能够启动自动充电功能,使机器人与充电坞完成对接。在对接系统的实现中,我们设计了红外对接的方法,即通过安装在充电坞上三个红外发射管发射不同的信息,机器人根据接收到信号的数量来判断自己相对充电坞的位置,实时进行调整,直到完成对接为止。这种对接系统的实现,避免了复杂的软硬件设计,并且具有很高的对接成功率以及相对较低的对接消耗时间。本文通过以上研究和实验结果,深入理解了光电图像传感器的原理以及其应用在机器人室内定位领域的关键技术。实验结果表明在室内木质地板上,机器人的定位误差在1%以内,可以满足室内定位的要求；自动充电的对接成功率在98%以上,且耗时在85秒以内,也达到了自动充电的要求。本文的研究成果对于机器人室内定位和自动充电领域有着重要的应用价值。