【摘 要】
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针对原始自适应蒙特卡洛定位(adaptive monte carlo localization,AMCL)算法仅利用激光信息存在的缺陷，提出一种基于激光与视觉融合的语义地图进行全局定位，该语义地图融合基于深度学习的目标检测方法提取环境中的墙角语义；利用建立的包含墙角信息的二维语义栅格地图，结合视觉预定位方法及角点周围语义信息表来提高算法全局初始定位的效率和准确性，使得移动机器人可以在少量先验信息和
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针对原始自适应蒙特卡洛定位(adaptive monte carlo localization,AMCL)算法仅利用激光信息存在的缺陷，提出一种基于激光与视觉融合的语义地图进行全局定位，该语义地图融合基于深度学习的目标检测方法提取环境中的墙角语义；利用建立的包含墙角信息的二维语义栅格地图，结合视觉预定位方法及角点周围语义信息表来提高算法全局初始定位的效率和准确性，使得移动机器人可以在少量先验信息和运动的情况下更迅速地实现定位。提出视觉预定位的方法，改进了粒子权重更新方式，再同步结合AMCL算法与环境
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