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肯定定位又称为大局定位，完成机器人大局定位需要预先确定好环境模型或经过传感器直接向机器人提供外界观测数据，并计算机器人在大局坐标系中的位姿。现在运用较为广泛的肯定定位法首要有信标定位法、地图匹配法、GPS 定位法以及概率定位法等。
（1）信标定位法
信标定位法是指依赖于环境中现已部署的环境特征信标进行定位的办法，依据信号传输前言的不同，信标定位法又可分为无线网络（Wi-Fi）定位法、射频辨认（RFID）定位法、蓝牙定位法和视觉辨认定位法等。（2）地图匹配法
地图匹配法可分为地图事先已知以及地图不知道两种状况。当地图事先已知时，机器人会利用传感器观测的环境特征构建地图，然后将构建的地图与数据库中预先存储的地图进行匹配，然后计算出机器人在大局坐标系中的位姿；当地图不知道时，就变成了 SLAM 的首要研究问题，即在构建地图的一起，利用之前构建好的地图进行位姿估计。
（3）GPS 定位法
GPS 定位法是经过接纳卫星发送的数据，计算出与卫星的间隔并经过三点定位的办法完成机器人定位的，一般用于室外定位。
（4）概率定位法
概率定位法是指根据概率地图的定位，用概率论来表明不确定性，将机器人的定位表明为对一切或许的机器人位姿的概率散布。
① 马尔可夫定位（Markov Localization，ML）。机器人一般不知道本身所在环境的确切位姿，而是用一个概率密度函数来表明机器人位姿的，它由一个或许在哪里的信赖度并经过盯梢恣意概率密度函数来盯梢机器人的信赖度状态。信赖度是指机器人在整个空间的概率散布，信赖度值的计算是马尔可夫定位的关键。地图选用的是栅格地图，机器人的外部环境被划分为许多网格，每个网格的信赖度在 0～1 之间，表明机器人在该网格的信赖度，一切网格的信赖度之和为 1。
② 卡尔曼滤波定位。卡尔曼滤波定位是马尔可夫定位的特殊状况，卡尔曼滤波定位不运用任何概率密度函数，而是运用高斯散布来表明机器人的信赖度、运动模型和观测模型的。高斯散布可简单地由均值和协方差来界说，在预测和观测两个阶段进行参数更新。
因为单一传感器所带来的观测数据具有局限性，所以一般会运用多传感器一起进行定位。对多信息的获取、表明及其内在联系进行归纳处理和优化的技能就是信息交融技能。现在，根据概率模型的信息交融技能有粒子滤波、***大似然估计、隐马尔可夫模型和扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）等。
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