随着自主移动机器人技术的不断发展,其在车间中执行运载操作任务来替代人工的潜力越来越多的被发掘出来。当前我国正处于产业升级的关键阶段,在升级改造过程中,不可避免地存在着由人工向无人化过渡的过程,即移动机器人和工人共同存在的混杂环境,其中有着大量的动态障碍物,严重影响了移动机器人运行中的实时位姿估计精度。针对动态车间下的实时位姿估计,改进了扫描匹配位姿跟踪方法,同时提出一种考虑时间变化的定位恢复方法,提升了实时位姿估计的精度和鲁棒性。论文的主要工作如下:（1）根据动态车间环境下的特点进行了位姿估计需求分析,针对移动机器人运行中的问题制定了高精度位姿跟踪和高效率定位恢复方案。然后构建了移动机器人运动模型、观测模型和地图模型。（2）为提高移动机器人在动态车间环境行下的位姿跟踪精度,提出了一种基于修剪的迭代最近点的位姿跟踪方法。该方法优化了点对排序效率,使用距离滤波预处理雷达点云,同时根据蒙特卡罗信息熵计算自适应的修剪参数,然后根据扫描匹配定位,并进行仿真实验分析。仿真结果显示,所提算法提升了动态环境下的定位精度。（3）为提高移动机器人在动态车间环境下的定位恢复效率,提出了一种考虑时间变化的定位恢复方法。该算法改进了随机粒子的生成策略,使随机粒子以绑架点为中心生成,随着时间的延长按照学生分布增加随机粒子,同时配合最大权重值和相邻帧点云的差异来判断是否发生绑架,并进行仿真实验分析。仿真结果显示,提升了动态环境下的定位恢复效率。（4）设计了移动机器人运行软件,并对其中的位姿跟踪模块和定位恢复模块进行了重点设计和开发。并使用搭载了所开发软件的移动机器人在真实动态车间环境中综合测试,实验结果表明本文所提的位姿估计方法在实际生产应用中的可行性。