引言
自主移動機械人導航過程需要回答三個問題：「我在**？」「我要去哪兒？」和「我怎樣到達那裡？」。定位就是要回答第乙個問題，確切的，移動機械人定位就是確定機械人在其運動環境中的世界座標系的座標。
根據機械人定位可分為相對定位和絕對定位。
一、相對定位
移動機械人相對定位也叫作位資跟蹤，假定機械人初始位資，採用相鄰近時刻感測器資訊對機械人位置進行跟蹤估計。相對定位分為里程計法和慣性導航法
1、里程計法
在移動機械人車輪上裝有光電編碼器，通過對車輪轉動記錄實現位資跟蹤。航位推算法是假定初始位置已知，根據以前的位置對當前位置估計更新。缺點是：航位推算是個累加過程，逐步累加的過程中，測量值以及計算值都會累積誤差，定位精度下降，因此只適用於短時間或短距離位資跟蹤。
2、慣性導航法
機械人從乙個已知座標出發，陀螺儀測得角加速度的值，加速度計獲得線加速度，通過角加速度和線加速度進行二次積分分別得到角度和位置。
二、絕對定位
絕對定位又稱為全域性定位。完成機械人全域性定位需要預先確定好環境模型或通過感測器直接向機械人提供外接位置資訊，計算機械人在全域性座標系中的位置。
1、信標定位：利用人工路標或自然路標和三角原理進行定位。
2、地圖匹配：利用感測器感知環境資訊建立好地圖，然後將當前地圖與資料庫中預先儲存好的地圖進行匹配，計算出機械人在全域性座標系中位資。
3、gps：室外機械人導航定位
4、概率定位：基於概率地圖的定位，用概率論來表示不確定性，將機械人方位表示為對所有可能的機械人位資的概率分布。
4.1馬爾科夫定位（maekov localization ml）：機械人通常不知道他所處環境的確切位置，而是用乙個概率密度函式表示機械人的位置。它持有乙個可能在**的信任度並跟蹤任意概率密度函式跟蹤機械人的信任度狀態。信任度是指機械人在整個位置空間的概率分布。信任度值的計算是馬爾科夫定位的關鍵。地圖的表示方法為柵格地圖，機械人導航環境被劃分為很多柵格，每個柵格在0~1之間，表示機械人在該柵格的信任度，所有柵格信任度之和為1.
4.2卡爾曼濾波定位：卡爾曼濾波定位演算法是馬爾科夫定位的特殊情況。卡爾曼濾波不適用於任何密度函式，而是使用高斯代表機械人信任度、運動模型和測量模型。高斯分布簡單的由均值和協方差定義，在**和測量階段兩個引數更新。然而這個假設限制了初始信任度以及高斯的選擇。
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