一、前言
行動型機器人定位（Mobile Robot Localization）的問題是在已知的環境地圖中估測機器人的姿態，其中包含機器人的位置與方向。事實上，幾乎所有行動型機器人的自主任務都必須在機器人對其自身位置有充分了解的前提之下，才得以完成；然而，由於缺乏可靠的行動型機器人定位技術，目前主流的應用仍處於起步的階段，例如iRobot的Roomba吸塵器機器人與Lego的Mindstorms教育型機器人。機器人定位是行動型機器人的根基，在充滿不確定性的真實環境中，唯有可靠的機器人定位技術才能使得機器人能夠真正地自主。在1991年已有機器人領域的學者指出：「機器人定位是提供機器人自主能力的基礎（Localization is the most fundamental problem to providing a mobile robot with autonomous capabilities）」。
從1942年起，以小說家艾薩克?阿西莫夫（Isaac Asimov）提出的機器人學三大法則（Three Laws of Robotics）為開端，人們對機器人的幻想如雨後春筍般，至今從未間斷；撇開其小說的本質，阿西莫夫著實點出了一個重要的方向，「機器人的發明是為了解決人類的問題」。2005年日本愛知世界博覽會以「自然睿智（Nature’s Wisdom）」為主題，由於日本在機器人產業已深耕多年，在這次博覽會中除了有專屬的機器人總站之外，各大主題館也分別配置形形色色、用途各異的機器人，令人大開眼界，也讓普羅大眾對機器人的未來產生無限的憧憬。比爾蓋茲更在2007年說：“家用機器人的時代近了（Day of the home-help robot is near）”，並把當今機器人產業發展的現況，與其在1970年代創業初期，電腦產業羽翼未豐的時代相比擬。這番話也著實振奮了當今機器人產業的蓬勃發展。
機器人定位可視為座標轉換的問題，首先，環境地圖與機器人分別處在各自獨立的兩個座標系上，而機器人定位的過程即在於決定這兩個座標系之間的轉換式。以全球定位系統（Global Positioning System或GPS）為例，透過接收多個衛星訊號，以三角測量法（Triangulation）的方式得到接收器相對於地球座標系的座標，即經度與緯度。得到此座標轉換式之後，機器人即能夠將地圖上感興趣的資訊轉換至其自身的座標系統上，以完成其任務。以機器人導航（Navigation）為例，機器人導航是使機器人完成自主任務的必要條件，在導航的過程中，機器人必須考慮其自身位置與地圖中的障礙物資訊，才能確保其行進的過程中能夠避免碰撞，並且順利地到達目的地。
本文將深入探討行動型機器人定位的問題，第二章將以主流的感測器為出發點，基於行動型機器人的應用，比較並分析不同感測器的優劣；第三章將推導行動型機器人定位的公式表示法，以機率為基礎的表示法使得明確地考慮各種不確定性變得可行，是目前大多數行動型機器人技術的理論基礎；除了理論的推導之外，第四章將定位問題依據已知資訊的多寡分門別類，例如環境的動態與否及機器人初始位置的確定性等，討論真實環境應用所面臨的各式課題；第五章將進一步討論目前主流的行動型機器人定位技術，並且探究其理論與應用層面的可行性；由於機器人的發展終究是為了解決真實環境的問題，自然界的事物並非完美，充滿著不確定因素，第六章將探討行動型機器人定位所面臨的挑戰；最後，我們以對於行動型機器人未來的展望作為本文的總結。

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