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为提升复杂环境下机器人激光全局定位效率,增强全局定位效果,提出基于大数据的机器人激光全局定位算法,通过TOF激光测距仪测量机器人与目标物间距离,采用大数据技术中的卡尔曼粒子滤波算法,递推预测机器人运动状态,并在递推过程中,引入TOF激光测距仪测量的距离值,改进机器人运动状态中的卡尔曼增益和滤波误差协方差,获取机器人状态预测值:卡尔曼增益和滤波误差协方差;依据两个状态预测值,采用基于卡尔曼滤波的自定位方法,通过运动模型和感知模型分别进行机器人的位姿概率分布预测以及更新,实现机器人激光全局定位。实验表明