如何实现机器人长期运行鲁棒全局定位是机器人导航领域研究的核心问题。传统基于地点识别然后再估计位姿的方法是当前解决机器人全局定位的主要手段。这些方法依赖于精确的环境地图和丰富的环境特征，通过匹配当前观测和环境地图来估计机器人的位姿。近年来随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习和大模型技术的突破，基于数据驱动的全局定位方法展现了巨大的潜力，由此产生了一系列新的碰撞和探讨：长期运行环境变化过大以及特征退化的场景中如何实现可靠定位？全局定位是否需要地点识别？端到端导航还需要显式的全局定位吗？

为此，本次活动邀请了浙江大学博士生芦莎、国防科技大学施成浩博士，与大家分享近期他们在该领域发表的高水平成果，具体内容参见嘉宾信息和摘要。