伴随智能技术的进步,人们对定位的需求不断上升,逐步从室外定位转移到室内室内,传统的室外卫星定位技术很难在充满遮挡的室内完成定位工作。由此衍生了一系列针对室内定位的技术。室内定位因为精度需求高,环境复杂容易受到干扰,空间狭小容易造成多径效应等问题,在实际场景下定位精度容易受到影响。而且不同的定位技术难以满足复杂多变的室内环境。为了减少室内环境下定位系统受到的干扰,同时也能保证足够的定位精度,本文以较高精度的UWB（Ultra Wide Band,超带宽）定位系统为基础,配合上惯导传感器和编码器,实现多传感器融合定位技术。并使用两种定位方式,分别在空旷的室内场景和狭小的楼道场景下完成实验验证。本文以轮式机器人为研究对象,展开以下研究:（1）对UWB的几种定位方式进行分析比较,选取了最小二乘法和极坐标法作为两种场景下的定位方法,并对其测距误差进行实验分析,分析其定位结果具有较高的精度。再借助扩展卡尔曼滤波融合算法,将UWB定位与惯导传感器定位融合,提高了整个室内定位系统的定位精度和抗干扰能力。（2）在融合过程中引入编码器,解决了惯导传感器二次积分后导致的距离误差偏大的问题,和编码器产生累计偏差的问题。提高了计算定位坐标的精度,增加了整个系统的定位精度。（3）对融合定位中的惯导传感器展开研究,在室内场景下,磁力计容易受到电子设备的磁场电路影响而失去作用,无法完成方向矫正,本文提出一种利用定位坐标来矫正惯导传感器的角度累计误差的方法。最后在两个场景下对融合定位进行实验验证。在空旷的室内场景下利用UWB多基站实现室内动态定位,实验结果表明,多基站融合定位比原UWB定位方式具有更高的精度和更稳定的误差分布,具有较强的抗干扰能力。在狭小的室内场景下,本文提出一种基于UWB单基站实现的室内动态融合定位方法,实验结果表明,单基站融合定位可以更好地消除多径效应的干扰,同时提高了整个系统的精度和实时性。