为提高移动机器人在复杂环境下的速度控制精度和适应能力，提出了一种基于多传感器融合信息的移动机器人速度控制方法。首先，根据多传感器非线性优化融合理论，通过最小化运动观测残差的方法来构建移动机器人运动状态优化估计模型。然后，对利用单目相机、轮式里程计及惯性测量单元（inertial measurement unit，IMU）观测移动机器人运动的方法进行介绍，并计算了各传感器对移动机器人运动的观测残差及其雅可比矩阵。最后，结合移动机器人运动状态估计信息与增量式PID （proportion integration differentiation，比例积分微分）控制策略，设计了移动机器人速度控制系统，并通过多项试验验证了该控制系统的性能。试验结果表明，所提出的移动机器人速度控制方法有效减小了速度估计误差，较基于轮式里程计信息的速度控制方法在精度与稳健性方面有较大提升。研究结果对提升移动机器人在复杂环境下的工作性能有显著意义。