在定位算法中，信息标签对未知阅读器的位置都有影响力，标签到阅读器的距离越近，其影响力越大，对阅读器位置有更大决定权。本文中的阅读器放在移动机器人底部。所以阅读器的位置也是机器人的位置。如图2，阅读器收到了4个信息标签的信号，4个标签的坐标分别为（ x1，y1），（x2，y2），（ x3，y3），（ x4，y4），它们到移动机器人的距离分别为d1 ，d2，d3，d4。可以看出d1《d2 《d4 《 d3。
因此Tagl的影响力最大，对阅读器的位置有最大决定权。Tag3的影响力最小，对阅读器位置的决定权最小。根据三角定位原理，只取影响力较大的3个信息标签来做定位计算。
根据Tagl，Tag2，Tag4到阅读器的距离d1，d2，d4 可求出待定位的机器人计算坐标St =（xs，ys ）：
2.3 运动模型
运动模型预测下个时间段机器人的运动状态和环境特征。移动机器人在t时刻的位置为St （X s，ys），St是 t 时刻移动机器人的输入控制Ut和前一时刻位置S t-1 的一个函数，移动机器人的位置信息可以用运动模型：
来表示
由于环境特征是静止的点，运动模型可以如下表示：
其中（xi （t），yi （t））是t 一1时刻标签 i 的坐标。
从运动模型中采样M 条路径，每条路径都是一个粒子。对每个粒子来说，机器人运动路径是确定的，每个粒子分别采用N个卡尔曼滤波器估计用N个环境特征的位置。
