迄今為止，服務機器人的定位問題仍然是當前機器人學研究領域的核心問題之一，未來的工作重點是提高服務機器人的定位精度和實現(xiàn)服務機器人的自主定位，以及提高定位算法的穩(wěn)定性、快速性和有效性。

利用激光場景導航方法實現(xiàn)未知環(huán)境地圖的實時構(gòu)建，并將其應用于地圖匹配定位，研究更高效的重采樣和自適應采樣粒子濾波定位算法，具有良好的應用前景。服務機器人開始從未知環(huán)境中的未知位置移動。在移動過程中，它根據(jù)位置估計和傳感器數(shù)據(jù)定位自己，并建立增量地圖。在激光場景導航中，機器人利用自身的傳感器識別未知環(huán)境中的特征標志，然后根據(jù)機器人和特征標志的相對位置和里程表讀數(shù)，估計出它們的全局坐標。這種在線定位和地圖創(chuàng)建需要保留機器人和特征標志之間的詳細信息。

近年來，激光場景導航的研究取得了很大的進展，已經(jīng)應用到各種環(huán)境中，如室內(nèi)環(huán)境、水下環(huán)境、室外環(huán)境等。服務機器人推出的酒店服務機器人，采用了激光場景導航技術，是真正的智能服務機器人，可以自由行走。它可以自動為酒店客房運送牙刷、毛巾等物品。

定位的測量誤差在時間和空間上是獨立的，不會隨時間積累。缺點是易受噪聲、信號、環(huán)境等外界因素干擾，短時間內(nèi)波動較大，影響實時定位。定位的相對優(yōu)點是短時間內(nèi)定位精度高，穩(wěn)定性好，但缺點是測量誤差會隨著時間和距離的積累，最終會落在定位誤差允許的范圍之外，導致定位失敗。目前廣泛采用定位和相對定位相結(jié)合的方式，即采用內(nèi)部傳感器和外部傳感器相結(jié)合的方式，融合各種傳感器的信息，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，減少單獨使用定位或相對定位帶來的誤差，進而對服務機器人進行精確定位。