根据提供的文件内容，以下是对标题《高铁中继站巡检机器人定位方法的研究.pdf》中所涉及知识点的详细阐述：
1. 定位方法的重要性：高铁中继站的巡检机器人工作环境复杂，对定位技术的要求极高。传统定位方法由于信号干扰和环境复杂性等因素，效果往往不理想。因此，研究适用于该特定环境的定位方法是必要的。
2. 定位技术的基本原理：该研究设计了一种组合定位方法，这种方法结合了基于惯性导航的航迹推算和激光导航。惯性导航利用加速度计和陀螺仪等惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）来推算物体的位置和方向变化，而激光导航则通过激光传感器发射和接收激光束来测量距离和角度，从而实现对物体的精确定位。
3. 卡尔曼滤波的应用：为了提高定位的精度，研究中采用了交互多模卡尔曼滤波（Interactive Multi-Model Kalman Filter）算法。卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，能够从一系列包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。多模卡尔曼滤波则是在卡尔曼滤波的基础上，结合多种传感器数据，提高定位系统的鲁棒性。
4. 定位方法的具体实施：巡检机器人在工作时，首先会建立起精确的现场环境地图，然后通过激光扫描实时探测现场环境，对环境进行栅格化精准绘图。利用栅格地图与实际环境进行匹配，结合机器人的初始位置，计算出机器人相对于初始点的相对位置和绝对位置。
5. 仿真验证：通过仿真验证了组合定位方法的精度。这一步骤能够确保定位系统的有效性和可靠性，为实际应用提供了理论和实验基础。
6. 专业知识领域：该研究涉及的专业领域包括机器人技术、机器学习、深度学习等。通过这些领域的知识，可以设计和优化巡检机器人的定位系统，使其在复杂环境中运行更加稳定和精确。
7. 应用场景与挑战：研究针对的具体应用场景是高铁中继站的巡检机器人。在高铁这种重要基础设施中，机器人的定位精度直接关系到运营安全和效率，因此定位技术的精确性和稳定性至关重要。同时，由于机房内存在大量移动频率信号和其他复杂信号，定位系统设计需要克服信号干扰的挑战。
8. 作者简介：研究的作者是李扬、张振博、姜海谍，他们分别来自西安工程大学机电学院，主要研究方向包括机电自动化、机电控制、电液控制技术等。这表明研究团队具有扎实的机电一体化和控制理论基础，能够支撑机器人定位技术的研究。
9. 文献引用：尽管文档中未提供完整的参考文献信息，但是从标题和内容中可以看出，本研究引用了相关的理论和技术，如导弹飞行定位和卡尔曼滤波算法，这提示在进行类似技术研究时，需要对相关领域的文献进行深入研究和参考。
该研究主要围绕高铁中继站巡检机器人定位方法的设计与实现，通过结合惯性导航和激光导航技术，并利用先进的交互多模卡尔曼滤波算法处理，解决了传统单一定位方法在复杂环境下的局限性，提高了定位精度，有助于提高高铁中继站巡检机器人的运行效率和安全性。
