In diesem Beitrag wird ein neuartiger Algorithmus zur Lokalisierung eines Roboters in einer bekannten zweidimensionalen Umgebung vorgestellt. Ein Belegungsraster, das die Umgebung darstellt, wird zuerst in eine Entfernungsfunktion umgewandelt, die die Entfernung zum nächsten Hindernis von einem bestimmten Ort aus codiert. Es wird ein auf der Fasenentfernung basierendes Sensormodell vorgestellt, mit dem Beobachtungen von einem Laser Ranger Finder mit der Umgebungskarte verknüpft werden können, ohne dass Raytracing, Datenzuordnung oder Merkmalsextraktion erforderlich sind. Es wird gezeigt, dass der Roboter lokalisiert werden kann, indem ein nichtlineares Optimierungsproblem gelöst wird, das formuliert wurde, um den Fasenabstand in Bezug auf den Roboterstandort zu minimieren. Der vorgeschlagene Algorithmus ist in der Lage, auch dann eine gute Leistung zu erbringen, wenn die Roboter-Odometrie nicht verfügbar ist, und erfordert nur einen einzigen Abstimmparameter, um auch in hochdynamischen Umgebungen zu arbeiten. Als solches ist es den hochmodernen partikelfilterbasierten Lösungen für die Roboterlokalisierung in Belegungsgittern überlegen, sofern eine ungefähre anfängliche Position des Roboters verfügbar ist. Experimentelle Ergebnisse basierend auf simulierten und gemeinfreien Datensätzen sowie von den Autoren gesammelten Daten werden verwendet, um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Algorithmus zu demonstrieren.