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作者：游刚;李世芸;仇隽挺;周圣云;张博文;
单位：昆明理工大学机电工程学院;浙江工业大学机械工程学院;浙江万兔思睿机器人有限公司;
摘要：为了解决落布机器人在纺织车间应用时，由于计算效率低和粒子贫化导致的定位精度降低问题，本文提出了一种基于AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)与点云匹配校正的全局定位方法。首先由AMCL中KLD(Kullback Leibler distance)采样动态删除冗余粒子，并利用蝙蝠算法优化KLD调整后的粒子集，提高粒子多样性，有效压缩粒子规模，从而实现计算精度和效率的双重提升，最后通过NDT(Normal Distribution Transform)算法对二维栅格地图进行高精度激光测量匹配，对AMCL的全局位姿进一步修正，提高定位精度。实验结果验证了本文算法的有效性与可行性。
关键词：AMCL;;NDT;;蝙蝠算法;;粒子贫化;;全局定位
