通过视觉传感器获得环境信息的移动机器人自主定位和导航技术在机器人领域极其活跃，基于人工路标的机器人定位也是一个热点问题。经过国内外研究学者在机器人定位和导航领域开拓创新，成果显著。怎样在复杂的未知的环境中，快速、准确地识别信号是研究移动机器人定位和导航的关键所在。本篇论文中提出一种全新设计的人工路标，可以达到目标易提取，噪声污染小，克服仿射变换等效果，并利用构建拓扑模式的方法进行特征匹配。　　首先，回顾了定位方法的发展，并对各种定位方法的原理和局限性做了简要的分析；在此基础上对移动机器人视觉定位和导航的发展现状进行了阐述，提出了基于人工路标的单目视觉定位系统。　　其次，介绍单目视觉定位方法。对彩色图像增强方法，颜色空间转换，图像分割，特征点提取，轮廓提取等常用算法进行了研究；介绍了基于RGB、HIS等彩色空间的图像增强原理；比较了Harris、SIFT、SURF三种特征点提取方法，结合本课题实施的实验环境，特征提取采用改进的Harris算法的Shi-Tomas强角点提取方法；另外，对于图像分割部分，本文分析了基于阈值、区域、边缘、分水岭等方法，根据课题中图像的前景目标--人工路标的特征属性，本课题采用基于边缘的彩色分割办法，将前景目标分割出来。　　最后，对基于人工路标的单目视觉定位系统进行算法设计和程序实现。在实验室环境中，天花板上布置由彩色几何图块组成的人工路标，由移动设备携带的摄像头采集路标，在 PC机上图像处理、模式构建和匹配，以及实验数据分析。实验数据结果证明，本文提出的定位系统不需要摄像机标定，计算更简单、快速，可以满足室内定位实时性和鲁棒性要求，并且人工路标的设计可以克服位移和旋转变化，并且不易被遮挡，不易受到环境变换的影响，适用性强，稳定性高。