導航和定位是移動機器人研究的兩個重要問題。移動機器人的導航方式可分 為：基于環境信息的地圖模型匹配導航；基于各種導航信號的路標(landmark) 導 航、視覺導航和味覺導航等；環境地圖模型匹配(map matching)導航是機器人通過自身的各種傳感器，探測周圍環境，利用感知的局部環境信息進行局部地圖構造， 并與其內部事先存儲的完整地圖進行匹配，如兩模型相互匹配，機器人可確定自身 的位置。并根據預先規劃的一條全局路線，采用路徑跟蹤和避障技術，實現導航。 它涉及環境地圖模型建造和模型匹配兩大問題。

路標導航是事先將環境中的一些 特殊景物作為路標.機器人在知道這些路標在環境中的坐標、形狀等特征的前提 下，通過對路標的探測來確定自身的位置。根據路標的不同，可分為人工路標導航 和自然路標導航，前者通過對人為放置的特殊標志的識別實現導航，后者是機器人 通過對工作環境中自然特征的識別完成導航。路標探測的穩定性和魯棒性是研究 的主要問題。常利用視覺探測路標來完成的機器人導航所涉及的視覺導航中邊緣 銳化、特征提取等圖像處理方法計算量大，實時性差始終是一個瓶頸問題。味覺導 航是通過機器人配備的化學傳感器感知氣味的濃度，根據氣味的濃度和氣流的方 向來控制機器人的運動，由于氣味傳感器靈敏度高、響應速度快以及魯棒性好等要 求難以達到，該項技術很少應用到實際環境中，仍處于試驗研究階段。還有一種比 較常用的方法是預先鋪設導軌，這種技術相對簡單，也容易實現，但有工作環境不 能隨意變更，任務不能變更，缺少靈活性等局限性。定位作為移動機器人導航Z基 本的環節，是確定機器人在二維工作環境中相對于全局坐標的位置姿態。

定位方法根據機器人工作環境的復雜性，去配備傳感器的種類和數量的不同有多種方法， 主要有慣性定位、路標定位和聲音定位等。慣性定位是在移動機器人的車輪上裝 有光電編碼器或其他測速傳感器，通過對車輪轉動的記錄粗略地確定位置和姿態。 該方法雖然簡單，但是由于車輪與地面存在打滑現象產生的誤差，使累積誤差隨路 徑的增加而增大，定位誤差的逐漸累積會引起較大的偏差。路標定位是在移動機 器人工作的環境里，人為地設置一些坐標已知的路標，如超聲波發射器、激光反射 板等，通過對路標的探測來確定自身的位置。

路標定位也是普遍采用的方法，可獲 得較高的定位精度且計算量小，可用于實際的生產中，但該方法需要對工作環境預 先設定路標，不太符合真正意義的自主導航。聲音定位用于物體超出視野之外或 光線很暗，視覺導航和定位失效的情況，基于聲音的無方向性和時間分辨率高等優 點，采用Z大似然法、時空梯度法等方法可實現機器人的準確定位。移動機器人一 般用航位推算(dead reckoning)和全局位置推定(global positioning)識別位置和姿 態。

隨著GPS 衛星定位系統的廣泛應用，通過GPS 進行定位是一種可行的方案。 GPS 定位精度高的P 碼僅供美軍和特許用戶使用，C/A 碼的定位精度不能滿足高 精度的軌跡控制要求。且GPS 信號在城市中高樓林立的區域、林蔭道、隧道、山洞 和建筑物內部等接收困難，對工作環境有很多要求，對很多移動機器人并不適用，

移動機器人自主位置的檢測常用方法有以下幾種：

(1)在空中、宇宙、海中等三維移動場合的計測，希望盡可能采用自主位置檢測法，原理上是依據通過3軸(X,Y,Z) 各自的加速度檢測和檢測各軸相對基準的轉角偏差的慣性導航系統來求解。

(2)在環境整備的二維平面上，如果由車輛的兩輪使機器人移動，則從單位時間的旋轉量的和及差，利用公式可求得每個時刻車輛現有的位置和方位。

(3)用速度陀螺儀等求得每單位時間的移動距離和單位時間的方位變化，計算出每個時刻的位置和方位。

(4)通過對周邊環境進行圖像識別，計算檢測出自身的位置和方位。

(5)在沒有進行環境整備的二維或三維環境中，通過作為某些計測目標的(2) 及(3)的方法進行概略位置和方位的檢測，并利用高精度修正系統進行數據處理。