DOI: 10.38007/978-1-80053-510-7

随着物联网、智能制造、智能驾驶、机器人感知与智慧城市技术的快速迭代，各类传感器已成为环境感知、位置解算、状态监测的核心基础单元。传感器的精准自定位作为感知系统正常工作的前提与核心支撑，直接决定智能设备的环境适配能力、作业精度与运行稳定性，是实现机器智能化、场景自适应与系统自主决策的关键底层技术。在复杂室内外混合场景、无卫星信号遮挡环境、多干扰复杂工况以及非结构化动态场景中，传感器能否依靠自身观测数据完成高精度、高鲁棒性、低成本的自主定位，已然成为衡量智能感知系统性能的核心指标，也是当前智能感知领域的研究热点与技术难点。

传统传感器自定位方法多依赖人工建模、几何约束、特征匹配与滤波优化等传统算法体系，高度依赖精准的人工先验模型、稳定的环境特征与纯净的观测数据。在结构化、低干扰、静态的理想场景下，传统定位算法能够满足基础定位需求，但在真实复杂应用场景中，环境动态变化、特征稀疏、噪声干扰、信号遮挡、多源异构数据偏差等问题普遍存在。传统算法模型泛化能力弱、抗干扰性差、人工特征鲁棒性不足的缺陷被持续放大，极易出现定位漂移、轨迹偏移、匹配失效甚至定位崩溃等问题，难以适配现阶段高精度、高动态、强实时、全场景适配的传感器自定位需求，极大限制了智能感知系统在复杂工业场景、极端环境、动态人居场景中的规模化落地应用。

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