机器人服务定位是指服务机器人通过多种技术手段确定自身在环境中的位置和姿态，以实现自主导航和任务执行的能力。以下是其核心要点：
1. 定位技术分类
相对定位：通过传感器（如里程计、惯性测量单元）测量自身运动状态，计算相对初始位置的位移，但存在累积误差问题。
绝对定位：依赖外部参考（如GPS、陆标、地图匹配），直接获取全局坐标，适合大范围或结构化环境。
2. 常用定位技术
超声波定位：通过发射超声波并接收反射信号计算障碍物距离，成本低、实时性好，但易受镜面反射干扰。
视觉定位：利用摄像头采集环境图像，结合神经网络或统计学方法关联图像与位置，适用于复杂场景。
GPS定位：适用于室外，但室内或高精度场景需结合差分技术（如伪距差分）以消除误差。
激光/红外定位：通过光反射测量距离，常用于高精度导航（如SLAM建图）。
3. 服务机器人的特殊要求
高精度与实时性：室内服务机器人（如扫地机器人）需亚米级精度，GPS无法满足，需依赖多传感器融合。
环境适应性：非结构化环境（如家庭、医院）要求定位技术能应对动态障碍和光照变化。
4. 技术趋势
多传感器融合：结合视觉、激光雷达、IMU等提升鲁棒性，例如SLAM技术同时完成定位与建图。
AI增强：通过学习优化环境感知和位姿估计，如具身智能机器人的多模态感知能力。
总结来看，机器人服务定位是融合感知、算法和硬件的综合系统，其核心目标是解决“我在哪里”的问题，为后续导航和交互提供基础。
