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随着智能化和信息化的进一步发展，各行各业对移动机器人的需求越来越多。然而，这种移动能力也对机器人的智能研究提出了各类新问题和要求。“我在哪”、“我要去哪”、“我怎么去”是移动机器人必须要解决的问题。而移动定位问题是实现移动机器人自主能力的基本问题。 针对上述问题，本文在研究分析现有的室内定位方法的基础上，提出了一种基于指纹信息的粒子滤波(ParticleFilter，PF)定位系统。首先在训练阶段获取环境的指纹信息，并在定位阶段建立机器人的预测模型，并据此获取采样粒子位姿预测;然后通过优化的指纹相似性度量算法建立了系统的校正模型并以此计算出采样粒子的权值;最后结合传统重采样算法的深入研究，提出一种优化的重采样方法以提高粒子的细化能力并最终通过采样粒子的加权求和计算出机器人位姿。为验证定位方法的有效性与实用性，本文结合Impinj公司的超高频RFID(RadioFrequencyIdentification)以及MetralabsSCITOSG5服务机器人作为平台，在室内搭建了基于RFID的机器人定位系统。实验结果表明，本系统表现出良好的定位效果，并最终实现了0.237m的定位精度。