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摘要
自主定位是移动机器人的一大重要任务，而机器人绑架问题是定位技术中的一个难点。基于粒子滤波的自适应蒙特卡罗定位算法能够解决机器人绑架问题，但其在定位恢复过程中需要在全局地图中放入新粒子，导致其恢复效率低。通过对自适应蒙特卡罗定位算法的研究，结合图像学中模板匹配思想，提出了一种基于快速仿射模板匹配的自适应蒙特卡罗定位算法（Adaptive Monte Carlo Localization - Fast Matching，AMCL-FM），该算法利用全局代价地图与局部代价地图估计出机器人的真实位置，然后在估计出的位置放置新的粒子，从而提高定位恢复能力。与传统的自适应蒙特卡罗定位算法相比，该算法定位精度提升了61.13%，定位恢复效率提升了69.23%。
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