在定位领域,定位技术通常结合使用相机、GPS、激光雷达等多种传感器进行定位。只使用相机作为传感器的纯视觉定位技术,由于其定位精度低、鲁棒性差等问题,通常被认为不具有实用价值。然而GPS存在信号被遮挡的问题,激光雷达昂贵的价格会大幅增加定位系统成本,而纯视觉定位技术则不存在上述问题。因此寻找一种定位精度高,鲁棒性好,并且能够实时定位的纯视觉定位技术将非常具有现实意义。本文在异构嵌入式平台上设计并实现了一种基于全局语义地图的纯视觉定位技术,达到了较好的定位精度、鲁棒性和实时性,并提出一种优化算法,降低动态物体、相似物体和环境变化对定位精度的影响。本文的主要工作与创新点如下:1.在异构嵌入式平台上设计并实现了一种基于全局语义地图的纯视觉定位算法,并使其达到了较好的定位精度、鲁棒性和实时性。2.探究非线性优化算法优化定位精度的可行性,并采用了非线性优化算法进一步优化定位精度。3.探究降低噪声数据对定位精度的影响的策略,并采用RANSAC算法剔除数据噪声,进一步优化定位精度。4.提出一种优化算法,降低动态物体、相似物体和环境变化对定位精度的影响,并将该优化算法部署到定位系统中。本文的定位算法在KITTI odometry数据集00测试序列上达到了平均误差0.24m的精度,在KITTI odometry数据集05测试序列上达到了平均误差0.13m的精度。并且实现了每秒10帧的定位速率。最终本文实现了一种低成本的具有实用价值的纯视觉定位技术。