水下机器人定位是指水下机器人实时获取所在作业环境中的位姿信息，它是水下机器人完成自主导航和复杂实际任务的基础。本文以水下仿生机器人——自主机器鱼为研究对象，通过单目摄像头和惯性导航模块（IMU）获取数据，结合蒙特卡洛和惯性导航定位算法，实现了水下机器人的自主定位。本文首先介绍了基于Linux的水下机器人嵌入式系统设计。水下机器人的硬件系统主要有主控制单元、感知单元、监控单元、执行单元、电源单元等部分组成；水下机器人的软件系统是在Linux操作系统下搭建的，采用多线程技术，它稳定性高，占用资源较少。其次，机器人水下图像处理算法研究。由于水下环境光线不足、光照不均、折射和反射等干扰，水下图像质量很差，图像识别存在很大困难。为了消除水下噪声干扰，首先利用自动颜色均衡（ACE）滤波算法对获取到的每一帧图像进行初次处理，然后把图像转换到HSV颜色空间，通过阈值分割来识别到不同颜色组合的标志物，最终得到水下机器人在不同的姿态下与标志物的距离和角度。由于计算的距离和角度存在测量误差，使用卡尔曼滤波进行了平滑处理。再次，水下机器人三维空间定位研究。根据图像处理的结果、压力传感器的数据信息和惯性导航单元得到的水下机器人在三维空间运动的姿态信息，利用蒙特卡洛和惯性导航定位算法，最终获取水下机器人在水下三维空间的运动位姿。最后，水下图像处理和自主定位实验。为了验证算法的有效性、定位的准确性与鲁棒性，在实体水下机器人上进行实验，并对实验结果和数据进行了分析。