全局定位是指智能体在未知环境中通过传感器数据与先验地图匹配，确定自身绝对位置的过程。与相对定位仅记录位移变化不同，全局定位能解决「初始位置未知」的核心问题，其技术本质是建立传感器观测数据与环境特征的空间对应关系。典型实现方式包括基于激光雷达的点云匹配、视觉特征的地标识别，以及多传感器融合的SLAM（同步定位与建图）系统。
在实际产品中，全局定位技术直接影响服务机器人的任务初始化效率与仓储AGV的路径规划可靠性。例如扫地机器人首次启动时的快速建图定位，或自动驾驶车辆在GPS信号失效的地下停车场通过视觉标志物重新校准位置，都依赖全局定位算法的鲁棒性。当前研究热点集中在动态环境适应性提升，以及无需预先建图的语义定位等前沿方向。