目前常用的定位方法有GPS定位、陀螺仪定位、里程计定位、视觉定位，对于上述定位方法不能简单的说孰优孰劣，只能说各自有各自的特点及应用场景。
GPS在目前的汽车定位上被广泛使用，其定位不存在累计误差，适用于长期、远程定位，但其精度不足且无法在室内使用；陀螺仪主要是获取物体当前的姿态，而其定位功能是通过对加速度的二次积分实现的，容易产生累计误差，同时会受周围磁场的干扰；里程计定位实现简单，绝大部分家用轿车上统计行驶里程的功能就是通过里程计实现的，但当出现打滑、颠簸时，会严重影响定位精度；视觉定位精度较高，不仅可以得到自身的位置，还可以得到姿态信息，同时还能利用特征点的不变性来修正累计误差。
当然，视觉定位有着自身的缺点，首先制约视觉定位发展的是计算量，由于摄像头拍到的图片是二维点阵信息，如一幅HD分辨率的图像包含了近100万个像素点信息，而视觉定位算法在过程中需要进行多次迭代，使用i7cpu运算，在保证精度的前提下，一般的视觉定位算法处理速度可以达到每秒3~4帧，好一些的算法可以达到每秒7~8帧。如果摄像头的运动速度过快，前后两帧图像拍到的内容重合度较少可能会导致定位失败。同样，视觉定位还会受一定外界环境的影响，如当外界光照发生剧烈变化，会造成图像特征点匹配失败，进而影响定位结果。在现实中当遇到对定位有较高要求的场景时，通常使用的都是多种定位方式结合的方法。
