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摘要
针对室内移动机器人运行时可能发生碰撞、打滑和被人为搬运等情况而导致定位失效的问题，提出了一种基于粒子群优化的移动机器人MCL(Monte Carlo Localization)全局定位算法。基于MCL算法框架，通过定义粒子有效数目的方式来识别测量更新后定位算法的准确性，并利用粒子群优化算法将粒子集的位置向观测概率高的方向调整，调整后粒子集的姿态调整依靠重要性采样完成粒子集的更新过程。在Matlab下的仿真和实验结果表明改进后的MCL全局定位算法在位姿估计失效后恢复定位的性能明显优于MCL算法，可为MCL算法应用于机器人全局定位提供依据。
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