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移动机器人的定位是实现机器人自主导航的一项关键研究内容。卡尔曼滤波是实现准确的机器人自主定位的首选方法之一，然而，它主要是以线性状态模块和测量模块为基础，但实际中许多的物理系统常常是用非线性系统方程式来描述。为了提高这种情况下的定位精度，本论文提出一种基于多平台下传感器融合和卡尔曼滤波的移动机器人精确定位技术。采用等间隔分布的多个声纳传感器获得数据，将多个状态变量和观测变量进行融合，借助于标准卡尔曼滤波算法来进行定位。数值模拟结果显示，相比融合前，该方法能够获得更加精确的定位。