A robótica tem sido uma área de grande desenvolvimento e crescimento económico na sua vertente industrial, militar e civil. Os robôs tem demonstrado serem ferramentas de elevada importância nesta era moderna, sem os quais muito dificilmente poderíamos igualar a qualidade de vida que hoje possuímos. A autonomia é um fator importantíssimo no desenvolvimento de robôs dotados de uma maior inteligência, permitindo que estes consigam executar funções com a mesma destreza que nós seres humanos. Para isso, estabelece-se a base da auto localização, isto é, antes de um robô realizar qualquer tipo de função é necessário que este conheça primeiro onde se localiza, passando assim a outras fases de controle que permitam executar diversas tarefas. A fusão de informação é então integrada na auto localização, sendo usados Filtros de Kalman e Filtros de Partículas, com um único objetivo de fundir a informação proveniente de diferentes sensores para produzir informação relevante que permite a localização completa para os robôs móveis. Nesta pesquisa desenvolveu-se um modelo matemático para controle de posição de um robô, utilizando-se o Filtro de Kalman (FK), o qual permite se fazer estimativas de parâmetros do sistema. Em seguida, comparou-se os resultados obtidos do FK com Filtro de Partículas, verificando-se a eficiência dos dois métodos.