蒙特卡洛定位（Monte Carlo Localization，MCL）是自动驾驶系统中用于车辆自我定位的经典概率算法，其核心思想是通过粒子滤波（Particle Filter）技术对车辆在环境中的可能位置进行概率分布建模。该方法通过不断迭代的预测-更新循环，将运动传感器的位移数据与周围环境观测信息（如激光雷达点云、摄像头特征等）进行融合，从而逐步收敛到车辆的真实位置。蒙特卡洛定位因其对非线性系统和非高斯噪声的鲁棒性，成为复杂动态环境中定位问题的首选解决方案。
在实际应用中，蒙特卡洛定位通过数百至数千个带权重的粒子（每个粒子代表一个假设的位姿状态）来近似表示车辆位置的概率分布。当车辆移动时，算法根据运动模型扩散粒子群；当感知到环境特征时，则通过测量模型调整粒子权重并重采样。这种机制使得系统既能适应短期的定位误差，又能通过长期观测消除累积误差。目前该技术已广泛应用于自动驾驶的SLAM（同步定位与建图）系统中，尤其在GPS信号缺失的城区或地下停车场等场景展现出显著优势。对于产品经理而言，理解蒙特卡洛定位的粒子退化问题和计算效率优化方向，有助于在硬件选型和算法迭代时做出更合理的决策。