导航系统使用一个增强的Kalman filter3，通过结合多个传感器的数据来估算行程图上机器人的姿态。Seekur上的测程数据从车轮牵引和转向编码器（提供转换）和MEMS陀螺仪（提供旋转）获得。

测程

测程反馈系统利用光学编码器对驱动和转向轴旋转的测量结果来估算机器人的位置、驶向和速度。在光学编码器中，用一个碟片阻挡内部光源，或者通过数千个微小窗口让光源照射在光传感器上。碟片旋转时，便会产生一系列电脉冲，这些脉冲通常被馈入计数器电路。每旋转一圈的计数次数等于碟片内的槽孔数目，因此可从编码器电路的脉冲计数计算旋转数（包括小数）。图4提供了将驱动轴旋转计数转换成线性位移 （位置） 变化的图形参考和关系。

图4． 测程线性位移关系。

每个车轮的驱动轴和转向轴编码器测量结果在正向运动学处理器中用阿克曼转向公式进行组合，从而产生驶向、偏转速率、位置和线速度等测量数据。

该测量系统的优点在于其检测功能直接与驱动和转向控制系统相结合，因此可精确得知驱动和转向控制系统的状态。不过，除非可参考一组实际坐标，否则该测量系统在车辆实际速度和方向方面的精度有限。主要限制（或误差源）在于轮胎几何形状一致性（图4中D的精度和波动），以及轮胎与地面之间的接触中断。轮胎几何形状取决于胎冠一致性、胎压、温度、重量及在正常机器人使用过程中可能发生变化的所有条件。轮胎滑移则取决于偏转半径、速度和表面一致性。

位置检测

Seekur系统使用多种距离传感器。对于室内 应用，该系统采用270°激光扫描器为其环境构建映射图。激光系统通过能量返回模式和信号返回时间测量物体形状、尺寸及与激光源的距离。在映射模式中，激光系统通过将工作区内多个不同位置的扫描结果组合，描述工作区特性（图5）。这样便产生了物体位置、尺寸和形状的映射图，作为运行时扫描的参考。激光扫描器功能结合映射信息使用时，可提供精确的位置信息。该功能如果单独使用，会存在一定限制，包括扫描时需要停机以及无法处理环境变化等等。在仓库环境中，人员、叉车、托盘搬运车及许多其他物体常常会改变位置，这可能影响到达目的地的速度，以及到达正确目的地的精度。

图5． 激光映射。

对于室外应用，Seekur使用全球定位系统 （GPS）进行位置测量（图6）。全球定位系统通过至少四个卫星的无线电信号传播时间对地球表面上的位置进行三角测量，精度可达±1 m以内。不过，这些系统难以满足无阻挡的要求，可能受建筑、树木、桥梁、隧道及许多其他类型的物体影响。某些情况下，室外物体位置和特性已知（＂城市峡谷＂）， 则在GPS运行中断时也可使用雷达和声纳来协助进行位置估算。即便如此，当存在动态条件时，例如汽车经过或正在施工，效果常常会受到影响。