本地化是移动机器人技术的关键方面，使机器人能够有效地导航其环境并避免障碍。当前的概率定位方法，例如自适应蒙特卡洛定位（AMCL）算法，是计算密集的，可能会在大图或高分辨率传感器数据中遇到困难。本文探讨了量子计算在机器人技术中的应用，重点是使用Grover的搜索算法来提高移动机器人的本地化效率。我们提出了一种新的方法，可以在2D地图中利用Grover的算法，从而更快，更有效地定位。尽管当前的物理量子计算机存在局限性，但我们的实验结果表明，对经典方法的速度显着，强调了量子计算改善机器人定位的潜力。这项工作弥合了量子计算和机器人技术之间的差距，为机器人定位提供了实用的解决方案，并为未来的量子机器人技术铺平了道路。