机器人定位问题是在给定环境地图的前提下来确定机器人在环境中的位置，因此机器人定位问题又被叫做位姿估计问题或者位姿跟踪问题。

        机器人的定位技术大致可以分为两类：相对定位和绝对定位。

        相对定位与绝对定位这两种方法具有互补性，将两者结合后的组合定位法能够为机器人系统提供更为准确、可靠的位姿。

        数据关联是机器人定位中一个很重要的过程。机器人在移动过程中，传感器会不断感知外界环境，并把得到的局部地图与全局地图进行比较，最后把局部地图融入到全局地图中，而这个融入的过程也就是数据关联的过程。

        在公共服务场合，常常存在密集的人流、环境设施的频繁变动和部分区域不可观察等情况，这些因素使得环境处于不断变化的状态。其原因主要源自两个方面：

        这使得机器人在定位自身的时候，不应该完全依赖于当前观察和环境的匹配程度。我们需要让机器人感知到环境的动态程度，然后根据动态程度来适当的改变定位策略。针对动态环境机器人定位存在的数据遮挡和模型不一致问题，分别从里程计标定和环境自感知两个方面对***定位算法进行了改进。

        用雷达判断周围环境的动态性，从而选择合适的控制策略。

        在机器人定位算法中，经多传感器融合后，如何验证结果的准确性，从以下两个方面描述：