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定位是移动机器人必须具备的基本要求，在室内环境中，物体大多是多边形，因此可由线段进行描述，由激光传感器获取环境信息，采用哈夫变换对激光数据进行分簇，最小二乘法拟合线段特征，并建立里程计模型和观测模型；在传统的EKF定位算法中，线性化处理会导致计算精度下降，甚至造成滤波器的不稳定，且推导Jacobian矩阵比较困难；为了克服EKF的缺点，文章采用UKF算法将里程计数据和激光传感器数据进行融合，无需进行线性化处理，可获得高精度的移动机器人的位姿；通过实验，验证了基于UKF的定位算法在定位的精确性上优于传统的E