AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）算法是自动驾驶系统中用于车辆定位的核心技术之一，它基于粒子滤波框架实现对车辆在已知地图中位置的实时估计。该算法通过不断调整粒子群的数量和分布，使系统能够适应不同环境下的定位需求，在保证计算效率的同时提高定位精度。AMCL通过融合激光雷达、里程计等多传感器数据，结合预先构建的高精度地图，最终输出车辆在地图中的位姿（位置和朝向）。
在自动驾驶产品开发中，AMCL算法的优势在于其对动态环境的适应能力。当车辆行驶至GPS信号较弱的地下停车场或城市峡谷区域时，AMCL仍能通过环境特征匹配维持稳定定位。工程实践中需要特别关注粒子群初始化策略和重采样机制的优化，这对定位系统的收敛速度和鲁棒性至关重要。近年来随着计算硬件的发展，AMCL已能实现10cm级别的定位精度，满足L4级自动驾驶的定位需求。