在多处理器系统支持下，如何利用视觉系统和Monte Carlo方法实现移动机器人的自定位，并高效地进行路径规划？

针对这一复杂问题，刘俊承的博士论文《智能移动机器人定位与导航技术探索》提供了深入的研究和实用的解决方案。论文首先介绍了一种基于单目视觉系统的Monte Carlo定位方法，通过捕捉环境中路标的视觉信息来辅助机器人进行自定位。在此基础上，为了提升定位精度，论文提出了将MCL算法与UKF结合的创新方案，实现了更为精确的机器人位置估算。

参考资源链接：[智能移动机器人定位与导航技术探索](https://wenku.csdn.net/doc/2ifj8tb2of?spm=1055.2569.3001.10343)

为了进一步优化性能，论文研究了基于栅格法和特征粒子的MCL定位方法，通过使用栅格空间来优化粒子的分布，有效减少了算法的计算负担，使得系统能够快速响应并适应多机器人定位的场景。在路径规划方面，论文提出了结合全局地图和局部地图的策略，其中全局地图为机器人提供了整个环境的导航信息，而局部地图则通过特征线段描述，使得机器人能够在局部环境中进行高效的导航。

在多处理器系统的设计上，论文提出了一种主从结构的多处理器分布式并行处理方案。通过分布式控制，各功能模块可以在不同处理器上高效协作，保证了机器人的快速反应和决策能力。这一方案能够充分利用多处理器系统的并行计算优势，为机器人的动态导航和实时路径规划提供了强大的计算支持。

综上所述，通过结合视觉系统、蒙特卡罗方法以及多处理器系统，可以有效实现移动机器人的自定位和路径规划。这不仅提升了机器人在复杂环境中的导航能力，也为机器人技术在各领域的广泛应用奠定了坚实的技术基础。

参考资源链接：[智能移动机器人定位与导航技术探索](https://wenku.csdn.net/doc/2ifj8tb2of?spm=1055.2569.3001.10343)