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传统粒子滤波器（PF）算法在移动机器人全局定位时会出现粒子退化和粒子耗尽问题，导致定位失败。提出了一种改进的PF算法即智能采样PF（SSPF）算法，该方法采用Unscented卡尔曼滤波器（UKF）算法和基于相关熵的自适应重采样算法相结合的方法，较好解决了传统PF算法所引起的粒子退化问题。由于重采样的一种极端情况会带来粒子耗尽问题，采用MH（metropolis hastings）算法，较好地解决了粒子耗尽问题。与以往方法相比，该方法可以实现准确性较高的移动机器人全局定位。