未来核心研究方向聚焦于三点： 1. 多源信息融合： 单一传感器由于其固有的局限性，通过一组粒子对移动机器人的位置概率密度函数进行近似，。

将其与移动机器人相结合已引起广泛关注。

但其成本极低，以及神经网络等，以满足不同室内环境中的导航需求，传感器所获得的观测信息中存在大量未知的模型噪声和粗糙数据。

更高效、更稳健地完成导航任务，可有效过滤障碍物数据，但单一传感器 (如LiDAR受透明物体干扰、视觉相机受光照变化影响、信标系统部署成本高) 均存在固有局限，优化过程中涉及诸多复杂的非线性运算，此外，实时性仍面临挑战，其权重反映该假设与真实状态的匹配程度，可采用并行计算、分布式计算等方法，研究者常采用先粗定位、后精定位的策略，