《机器人技术》课程报告5000字——移动机器人定位技术综述(室内)
机器人技术实习报告
机器人技术实习报告
在过去的几年里，机器人技术一直处于快速发展的阶段。
作为一名
机器人技术专业的学生，我有幸参加了一家知名公司的机器人技术实习，并在这段时间里学到了许多宝贵的经验和知识。
首先，实习的第一个阶段是对公司现有机器人产品进行了解和学习。
通过与公司工程师的交流和实地参观，我深入了解了公司的机器人产
品种类、技术原理和应用领域。
我还学习了如何对机器人进行编程和
控制，掌握了一些常用的机器人操作技巧。
在实习的第二个阶段，我参与了公司正在研发的新型机器人项目。
作为项目组的一员，我与团队成员紧密合作，共同解决了项目中遇到
的技术难题和挑战。
通过实际操作，我提升了自己的团队协作能力和
问题解决能力，也更加熟练地掌握了机器人编程和控制技术。
在实习的最后阶段，我有机会参与了公司举办的机器人比赛。
在比
赛中，我与队友紧密合作，克服了重重困难，最终取得了优异的成绩。
这次比赛不仅锻炼了我的机器人技术，还培养了我团队合作和应变能力。
通过这次机器人技术实习，我不仅学到了丰富的专业知识和实践经验，更感受到了机器人技术的广阔前景和无限可能。
我相信，在不久
的将来，机器人技术将会给人类的生活带来更多的便利和惊喜。
我将
会继续努力学习，为实现人机共生、智能化社会的梦想贡献自己的力量。
感谢公司提供这次宝贵的实习机会，让我收获颇丰，受益匪浅。
机器人视觉导航与定位技术综述
机器人视觉导航与定位技术综述第一章：引言随着技术的进步和应用的推广，机器人在各个领域发挥着越来越重要的作用。
其中，视觉导航与定位技术是机器人感知和认知环境的关键能力之一。
本文将综述机器人视觉导航与定位技术的基本概念、主要方法和应用领域。
第二章：机器人视觉导航技术2.1 视觉传感器视觉导航技术的核心是对环境的感知和识别。
视觉传感器是机器人获取视觉信息的重要设备，常用的视觉传感器包括摄像头、激光雷达等。
摄像头可以通过图像采集和处理，得到环境的视觉信息。
激光雷达则可以获取环境的距离信息，通过扫描建立环境的三维模型。
2.2 环境地图构建机器人导航过程中，需要对环境进行建模和表示。
环境地图构建是将机器人获取的感知数据整合成一个可以被机器人读取和理解的形式。
环境地图可以基于图像、点云等数据进行构建，常用的地图表示方法有栅格地图、拓扑地图和语义地图等。
2.3 机器人定位方法机器人在导航过程中需要知道自身的位置，机器人定位就是确定机器人在地图中的位置和姿态。
常见的机器人定位方法有激光雷达SLAM、视觉SLAM和里程计等。
激光雷达SLAM利用激光雷达获取环境的三维信息，通过建立地图和机器人的路径来实现定位。
视觉SLAM则通过计算机视觉算法来实现机器人的自主定位。
里程计是利用编码器测量机器人轮子的转动来进行定位。
第三章：机器人视觉导航与定位应用领域3.1 无人驾驶无人驾驶技术是机器人视觉导航与定位应用的一个典型领域。
通过车载摄像头和激光雷达等传感器，结合导航算法，实现车辆的自主导航和定位。
3.2 室内导航机器人室内导航机器人广泛应用于医院、办公楼等室内环境。
机器人可以通过搭载摄像头和激光雷达等传感器，利用视觉导航技术实现自主导航和定位，为用户提供导航和服务。
3.3 工业自动化在工业领域，机器人的视觉导航与定位技术也得到了广泛应用。
机器人可以通过视觉传感器获取工作场所的信息，实现智能导航和定位，提高生产效率和产品质量。
机器人技术报告范文
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摘要
本报告研究了机器人技术，阐述了关于机器人技术的发展历史、机器
人结构、控制原理、感知技术和仿生技术等内容，总结了机器人技术的发
展现状和发展趋势，以及未来发展所需要克服的技术问题。
关键词：机器人技术；发展历史；机器人结构；控制原理；感知技术；仿生技术
1、绪论
机器人技术是近十几年来最受关注的新技术之一，它既具有人类想象
力的技术概念，又像是解决现实问题的真正技术。
机器人技术应用广泛，
有利于提高生产力和工作效率，节约能源和经济成本，改善企业生产环境，减轻劳动强度，改变社会风气，促进社会全面发展。
2、机器人技术的发展历史
是利用计算机技术，结合机械、电子、电气等技术来设计制造的通用
实用设备，20世纪50年代中期，欧洲和美国就开始研究机器人的技术，
60年代，有了较大的发展，70年代，又迎来新的突破，80年代。
移动机器人实训报告心得
一、前言随着科技的飞速发展，机器人技术已经渗透到了我们生活的方方面面。
移动机器人作为机器人领域的一个重要分支，近年来也得到了广泛关注。
为了更好地掌握移动机器人的相关技术，我参加了为期一个月的移动机器人实训课程。
在这一个月的实训过程中，我不仅学到了丰富的理论知识，还通过实际操作提高了自己的动手能力。
以下是我对这次实训的心得体会。
二、实训内容1. 移动机器人概述实训课程首先对移动机器人的基本概念、分类、发展历程进行了介绍。
让我对移动机器人有了初步的认识，为后续的学习打下了基础。
2. 移动机器人硬件平台实训课程中，我们学习了移动机器人的硬件平台，包括传感器、控制器、驱动器等。
通过了解各个部件的功能和特点，我对移动机器人的整体架构有了更深入的了解。
3. 移动机器人软件平台在软件平台方面，我们学习了移动机器人的编程语言、操作系统、控制算法等。
通过实际编写代码，我掌握了移动机器人的编程技巧，为后续的机器人开发打下了基础。
4. 移动机器人路径规划与避障实训课程重点讲解了移动机器人的路径规划与避障技术。
通过学习A算法、Dijkstra算法等，我学会了如何让机器人自主规划路径，实现避障功能。
5. 移动机器人实验与项目实践在实训过程中，我们进行了多个实验项目，如移动机器人自主巡检、移动机器人跟随等。
通过实际操作，我提高了自己的动手能力，学会了如何将理论知识应用到实际项目中。
三、实训心得体会1. 理论与实践相结合在实训过程中，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
理论知识为实践提供了指导，而实践则是对理论的巩固和拓展。
通过这次实训，我明白了理论知识并非空洞的教条，而是解决实际问题的有力武器。
2. 提高动手能力实训课程中的实验项目让我有机会亲手操作机器人，从而提高了我的动手能力。
在动手实践的过程中，我学会了如何解决实际问题，锻炼了自己的逻辑思维和创新能力。
3. 培养团队协作精神在实训项目中，我们通常需要分组进行，这就要求我们具备良好的团队协作精神。
机器人技术课程设计报告
机器人技术课程设计报告
1. 引言
随着科技的发展，机器人技术被广泛应用于各行各业。
本课程旨在提供学生在机器人领域的基础知识和技能，以及让他们在实践中了解机器人应用的各种领域。
2. 主要内容
本课程主要分为以下几个模块：
2.1 机器人基础
本模块主要介绍机器人的组成部分，机器人的工作原理，以及机器人的常见分类和应用领域。
2.2 机器人编程
本模块主要介绍机器人编程语言和机器人的编程方法，以及如何利用编程语言来控制机器人的运动和动作。
2.3 机器人应用
本模块主要介绍机器人在各行各业的应用，如工业制造、医疗卫生、教育娱乐等。
学生将通过实践项目深入了解机器人在不同领域中的具体应用。
3. 教学方法
本课程包括课堂讲授、实验课和项目实践。
教师将提供相关的教材、视频和案例分析来引导学生研究。
4. 评估方式
本课程的评估方式包括平时成绩、实验成绩、作业成绩和项目成果展示。
5. 结论
本课程将为学生提供一系列机器人技术相关的知识和技能，帮助他们了解机器人应用的各个领域，促进他们在未来的学习和工作中更好地应用机器人技术。
移动机器人中的导航与定位技术研究
移动机器人中的导航与定位技术研究导言：移动机器人是现代智能技术的重要应用领域之一。
导航与定位技术是移动机器人实现自主行动和任务完成的关键。
本文将介绍移动机器人中的导航与定位技术的研究现状、挑战以及未来发展方向。
一、导航技术概述导航技术是移动机器人能够在未知或部分未知环境中自主行动的基础。
传统的导航技术主要依靠地图和路径规划算法实现。
然而，在复杂的室内环境或者无人工智能指导的情况下，这些方法可能显得不够实用。
因此，现代导航技术侧重于感知、学习和适应能力的提升。
二、定位技术概述定位技术是移动机器人获取自身位置信息的关键。
1. GPS定位：GPS定位是目前最常用的定位技术之一。
然而，在室内环境或无人导航系统的情况下，GPS信号可能受到干扰或无法获得，因此需要其他定位技术的支持。
2. 视觉定位：视觉定位是指通过图像处理和计算机视觉技术获取机器人位置信息的方法。
这种方法可以通过摄像头或激光雷达获取机器人周围环境，从而实现定位。
3. 惯性定位：惯性定位是通过惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）获取机器人运动信息，并结合数学模型计算机器人位置的方法。
惯性定位技术具有较高的精度和实时性，对于室内环境下的短距离移动尤为适用。
三、移动机器人导航与定位技术研究挑战尽管导航与定位技术在过去几十年里取得了巨大的进展，但在复杂和未知环境下，仍然存在一些困难和挑战。
1. 感知和环境认知：移动机器人需要准确感知周围环境，包括障碍物、地图和其他机器人。
同时，机器人还需要理解这些信息并作出相应的决策。
2. 精确的定位：在未知环境下，定位的精确性是导航和路径规划的基础。
因此，开发高精度的定位技术是一个关键问题。
3. 鲁棒性和适应性：移动机器人需要具备鲁棒性和适应性，以适应不同环境、场景和任务需求。
这对算法和系统设计提出了更高的要求。
四、未来发展方向随着人工智能技术的快速发展，移动机器人导航与定位技术也将得到进一步改进和完善。
1. 强化学习：利用强化学习方法，使机器人能够通过试错和学习提高导航能力。
移动机器人导航算法的应用教程与室内定位精度评估
移动机器人导航算法的应用教程与室内定位精度评估移动机器人导航算法是指通过传感器、地图和路径规划等技术，使机器人能够在未知环境中自主规划路径、避开障碍物并达到目标位置的一种算法。
在现如今的智能机器人领域，在室内环境中的自主导航能力成为了一个重要的研究方向。
下面将以 ROS（机器人操作系统）为例，介绍移动机器人导航算法的应用教程。
ROS是一个非常流行的机器人开发框架，其导航功能包（Navigation）提供了适用于各种移动机器人的导航算法和工具。
下面将以ROS-Melodic版本为例，简要介绍移动机器人导航算法的应用教程。
1. 安装ROS和Navigation包首先，要在您的机器上安装ROS和Navigation包。
可以通过ROS官方网站的教程找到相应的安装步骤，并按照步骤一步步安装。
安装完成后，确保Navigation软件包也已经安装。
2. 配置机器人模型接下来，需要配置机器人的模型。
在ROS中，机器人模型使用URDF（Unified Robot Description Format）来描述，常见的有多轮差动底盘和全向轮底盘。
通过编辑URDF文件，将机器人的传感器、底盘和关节等信息进行描述。
3. 构建地图在进行导航前，需要先获取室内环境的地图。
ROS提供了用于构建地图的工具，如GMapping和Cartographer等。
可以通过搭载激光雷达和机器人定位系统，使用其中的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，即时生成地图。
4. 设置导航参数导航参数包括机器人的尺寸、导航速度、路径规划算法等。
可以通过ROS参数服务器或者参数文件来进行设置。
5. 启动导航功能打开终端，输入以下命令启动导航功能：```$ roslaunch robot_navigation unch```该命令将启动机器人的驱动节点、导航节点，并加载刚刚生成的地图。
此时，机器人将会处于导航准备状态。
室内移动机器人的定位导航技术
室内移动机器人的定位导航技术作者：宋楚轩来源：《中国新通信》 2018年第2期引言：随着现代科技的飞速发展，机器人技术已经越来越多的走进人们的日常生产和生活之中，并且为现代人提供了各种各样的便利，人们对机器人技术的要求也越来越高。
机器人的定位导航技术是机器人科技领域的最新成果，通过安装定位导航技术，机器人可以更加准确的完成自己的任务，定位导航技术极大的促进了机器人科技的发展。
一、室内移动机器人的定位导航技术概述自从世界上第一台机器人出现以来，到现在为止，机器人技术已经获得了飞速的发展，并且被广泛应用于航空航天、军事技术、医疗卫生等各个高科技领域。
应现代人的要求，室内移动机器人也应运而生，并且在室内清洁等领域为现代人的生活提供了极大的便利。
与室外的机器人相比，室内机器人在硬度和防水等方面的要求相对较低，但是在灵敏度等方面要求相对较高。
对室内移动机器人的定位导航需要考虑三个方面：位置、目的和路径，要想精准的完成任务，首先就要能够精准的定位，然后，通过判断现在所处的位置与目标之间的相对位置从而找出最佳的路径。
二、机器人定位导航技术的定位方法1、CPS定位系统定位。
CPS定位系统也是室内移动机器人的定位导航采用的主要的导航手段之一，主要模仿的是军事领域利用CPS定位系坑对车辆和飞机等进行定位的方式，机器人通过卫星定位，能够准确的标明自身在全球所处的位置，可以减少大气层对电磁波的干扰作用从哪儿提高定位能力，因此在机器人的导航定位中被广泛使用。
但是应用CPS定位系统也有一定的缺陷，CPS定位系统精度不高，而且对城市中各种声音的干扰缺乏有效的应对手段，因此，CPS定位系统并不适用于对定位精度要求高的地点”1。
2、超声波导航定位。
超声波定位的原理主要是向前发射一束超声波，然后通过超声波碰撞前方物体反射回来的时间计算前方障碍物的距离。
室内移动机器人的定位导航技术采取超声波进行定位的方式模仿了蝙蝠的回声定位，在机器人前端安装相应的发射和接收超声波的装置，然后通过机器人内部的电脑计算前方障碍物的距离从而实现准确定位。
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XXXX科技大学机械工程学院2019-2020学年《机器人技术》课程报告移动机器人定位技术综述(室内)指导教师：XXX学生姓名：XXX班级：学号：专业：机械设计制造及其自动化目录0引言 (2)1 定位技术 (3)1.1航迹推算定位 (3)1.2地图匹配定位 (4)1.3基于信标的定位 (5)1.4基于概率方法的定位技术 (5)2结论以及展望 (7)3参考文献 (8)0引言机器人在运动过程中会碰到并解决以下三个问题：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统总的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。
移动机器人定位技术的任务就是解决上面的第一个问题。
定位问题是移动机器人领域内一个最重要的内容。
最开始只是基于记录机器人运动的内部传感器进行航位推算，后来利用各种外部传感器，通过对环境特征的观测计算机器人相对于整个环境的位置和方向。
直到今天，形成了融合内、外部传感器的机器人定位方法。
现有的移动机器人定位传感器种类很多，主要分为两种：基于机器人内部所用的传感器，如里程计、陀螺、罗盘、摄像头、激光雷达等和基于机器人外部所用的传感器，如摄像头、激光雷达，超声波。
而大多数的移动机器人安装了不只一种用于定位的传感器。
不同的传感器组合，采用不同的定位手段，都可以被移动机器人用来定位。
自主移动机器人的室内定位作为机器人研究领域中最基本的问题已被广泛研究。
GPS以其卓越的性能已经成为移动机器人室外定位导航普遍采用的定位系统，但当移动机器人被放置在室内环境时，GPS是不合适的。
一方面，室内定位一般要求更高的定位精度(cm级)；另一方面，GPS定位系统对室内的覆盖效果并不好。
至今为止，还没有一种通用的室内定位系统，因此，人们研究了各种各样的室内定位方法。
本文将简单介绍自主移动机器人的室内定位方法，主要包括航迹推算定位、地图匹配定位、基于信标的定位和概率估算定位。
图0.1 移动机器人1 定位技术1.1航迹推算定位Reckoning简称DR，是一种使用最广泛的定位手段。
不需要外部传感器信息来实现对机器人位置和方向的估计，并且能够提供很高的短期定位精度。
航迹推算定位技术的关键是要能测量出移动机器人单位时间间隔走过的距离。
以及在这段时间内移动机器人航向的变化。
根据传感器的不同，主要有基于惯性传感器的航迹推算定位方法以及基于码盘的航迹推算定位方法。
利用陀螺和加速度计分别测量出旋转率和加速率，在对测量结果进行积分，从而求解出移动机器人移动的距离以及航向的变化，再根据航迹推算的基本算法，求得移动机器人的位置以及姿态，这就是基于惯性器件的航迹推算定位方法。
这种方法具有自包含优点，即无需外部参考。
然而，随时间有漂移，积分之后，任何小的常数误差都会无限增长。
因此，惯性传感器对于长时间的精确定位是不适合的。
优点：无需外部参考。
缺点：随时间有漂移，积分之后，任何小的常数误差都会无限增长。
因此，惯性传感器对于长时间的精确定位是不适合的。
图1.1 航迹推演算法的原理其推导到一般方程：x(k)=x(k−1)+S R(k−1)+S L(k−1)2∗cos(φ(k−1))y(k)=y(k−1)+S R(k−1)+S L(k−1)2∗sin(φ(k−1))φ(k)=φ(k−1)+S R(k−1)+S L(k−1)b其中：x(k),y(k),φ(k)为车辆在k时刻的位置以及方向，S R(k−1), S L(k−1)分别为车辆右轮和左轮在k-1时刻到k时刻时间间隔内所走过的距离，b为车辆的轮距。
1.2地图匹配定位基于地图匹配的机器人定位问题主要侧重分析机器人在地图上可能所处的位置的搜寻和辨别，其重点在于机器人能够感知获得所处局部环境的位置信息与已知地图中的位置环境信息相匹配。
此外，基于地图匹配的机器人定位通常需要和其他定位方法相结合进而实现定位。
基于深度视觉描述机器人所处环境的几何地图与基于卡尔曼滤、粒子滤波的扫描匹配定位方法是与概率推断方法相结合的经典代表，且有成功的应用。
在基于地图的定位技术中，地图构建是其中的一个重要的内容。
环境的描述--地图：地图是环境的模型，当前主要有拓扑结构描述地图和几何地图两种。
拓扑地图抽象度高，有以下优势：①有利于进一步的路径和任务规划;②存储和搜索空间都比较小，计算效率高;③可以使用很多现有的成熟、高效的搜索和推理算法。
缺点在于对拓扑图的使用是建立在对拓扑节点的识别匹配基础上的，在这个前提不能满足时，该方法就会失效。
几何地图可以是栅格描述的，也可以是用线段或者是多边形描述的，优点是建立容易，尽量保留了整个环境的各种信息，定位过程中也不再依赖于对环境特征的识别，但是，定位过程中搜索空间很大，如果没有较好的简化算法实现实时应用比较困难。
机器人利用对环境的感知信息对现实世界进行建模，自动地构建一个地图。
典型的地图表示方法有几何地图，拓扑地图。
几何图是获取环境的几何特征，然而拓扑图是描述了不同区域的连通性。
但是几何图和拓扑图之间的区别确是模糊不清的，因为实际上所有的拓扑方法都依赖于几何信息。
几何图有更高的解读度的同时带来了较大的计算量。
基于构造地图的机器人定位过程可分成三个阶段：位姿预测、地图匹配、位姿更新。
位姿预测应用里程计模型给出机器人的初始位姿，为地图匹配提供一种先验环境特征信息。
地图匹配是寻找传感器测量的局部地图信息与全局地图间的对应关系，并用局部地图更新全局地图的过程。
最后根据地图匹配结果，应用相关的定位算法完成对机器人当前的定位，其过程如图1.2所示。
图1.2 机器人的位姿估计过程1.3基于信标的定位信标具体是指有显著特征的，且能够被机器人上所安装传感器识别的一类物体的统称。
人为设定的路标在机器人所处的三维空间中有自己本身固定的地理位置。
因此，机器人定位的核心任务就是要可靠地、快速地辨识出路标，并计算出机器人所处地图中的实际地理位置。
实际定位精度的高低主要取决于对路标标识的准确辨识以及对环境位置信息提取的准确快速程度。
三边测量确定移动机器人的位置是基于与已知信标的距离测量结果。
在三边测量导航系统中至少要有３个发射器在已知的位置（信标）上安装，而接收机安装在移动机器人上。
GPS就是一种利用三边测量进行定位定姿的例子。
三角测量与三边测量技术的思路大致是一样的，通过测量与已知信标的角度，来进行定位。
由于工艺的提高及技术的成熟，GPS已经普遍的应用于移动机器人的定位系统中。
1.4基于概率方法的定位技术在定位过程中，存在很多不确定性因素。
首先机器人本身具有不确定性：如里程计误差累积和传感器噪声数据。
其次机器人所处环境很多也是不可预知的。
由于这些不确定性因素，使定位变得更加困难因此近年来，越来越多的研究者把概率理论应用到移动机器人定位中。
这些研究理论的基础是贝叶斯滤波BF (BayesianFilter）是概率定位方法的理论基础，BF用传感器测量数据去估计一个动态系统的未知状态，其核心思想就是：以当前为止所收集的数据为条件，递归估计状态空间后验概率密度。
为了实现BF，还需要详细定义感知模型p (o t|xt) 和运动模型p (x t|x t−1,z t−1)，以及合理表示置信度Bel(x t)。
由于对置信度Bel(x t)的表示方式不同，产生了许多不同的概率定位方法，下面对它们进行简要的总结和比较。
（1）EKF定位方法。
卡尔曼滤波器是应用最为广泛的贝叶斯滤波器。
从本质上讲，卡尔曼滤波器是一种有噪声线性动态系统状态预估的递归算法，它是一个不断地预测与校正的过程。
然而，许多动态系统和传感器模型是非线性的，KF是不能处理的。
对于非线性估计问题，必须将卡尔曼滤波器进行扩展，将其输入方程和输出方程进行线性化，而后进行估计，即扩展卡尔曼滤波（EKF）。
Roumeliotis 等利用卡尔曼滤波器，采用激光传感器探测路标，可以很好地实现机器人在工厂环境中的自定位与导航。
Simon J.Julier等提出了无迹卡尔曼滤波器UKF （Unscented Kalman Filter），与EKF不同的是，UKF没有直接逼近非线性系统的状态过程以及观测模型，利用了真实的非线性模型。
UKF方法在精度以及鲁棒性方面都好于EKF，同时其计算量增加不大。
（2）Markov定位方法。
基于马尔可夫的定位方法的实现形式可分为两类，一类是基于拓扑地图的。
另一类是基于栅格几何地图的马尔可夫定位方法，Fox等利用基于网格的方法成功地实现了马尔可夫定位算法，使得机器人可以在动态环境中可靠地进行自定位以及避障等。
该方法与后来的蒙特卡罗方法在两台博物馆导游机器人上得到应用。
该方法的缺陷是计算负担过重，并且状态空间的分辨率和大小需要预先设定，要求提供机器人位置概率栅格的存储空间，每当新观测数据读入时，都需要不断更新，计算复杂度随状态空间维数指数级增长，因此，很难应用到高维状态空间。
（3）多假设定位。
多假设跟踪方法可以克服卡尔曼滤波器只能表征单峰概率分布的缺点。
Patric Jensfelt等提出的MHT（Multi Hypothesis Tracking）方法就是用混和高斯分布表示概率分布的，即：Bel(X l)=∑w t i N t(x i;u t i,Σt i)MHT方法中的每个高斯假设都是一个独立的置信度(Sub-belief)，它利用卡尔曼滤波器(EKF或UKF)进行跟踪。
这种方法根据每个假设预测观测值的准确度来决定每个假设的权重值w t i。
因为多假设跟踪方法可以表示多峰值的概率分布。
因此，它可以处理多峰值概率分布，能够实现全局定位。
（4）基于粒子滤波的定位方法。
粒子PF（ParticleFilter滤波，称序列蒙特卡罗，是从上世纪90年代中后期发展起来的一种新的滤波算法，其基本思想是用随机样本来描述概率分布。
Dallert等将粒子滤波和移动机器人运动和感知的概率模型相结合，提出了移动机器人蒙特卡罗定位MCL（Monte Carlo Localization）的思想。
其基本思想是用一组滤波器来估计机器人的可能位置（处于该位置的概率），每个滤波器对应一个位置，利用观测对每个滤波器进行加权处理，从而使最有可能的位置的概率越来越高。
Fox等具体描述了MCL并与其它算法进行比较。
同时针对MCL的不足提出了各种各样的改进方法。
卡尔曼滤波方法是一种高效、高精度的局部定位方法。
非常适合位姿跟踪系统。
但是约束条件太多，只能表示单值的概率分布无法解决全局定位和机器人诱拐问题。
马尔可夫方法非常适合全局定位，主要缺点是有很多的概率值要去处理，同时定位精度不高。
多假设跟踪MHL能有效解决全局地位的多峰值概率密度估计问题。
由于依赖于卡尔曼滤波的线性假设，实现性较差。
粒子滤波（蒙特卡洛）可以处理多峰分布问题，精度比马尔可夫算法高，可以很好的解决全局定位问题和机器人诱拐问题。