移动机器人定位技术是实现移动机器人自主任务执行的核心基础.通过精准定位,移动机器人能有效地进行路径规划和控制、目标检测等任务.针对大尺度复杂场景下地面移动机器人定位算法累计误差大、精度低、实时性差的问题,提出了一种基于先验点云地图约束的融合多线激光雷达、惯性测量单元和GNSS的定位算法.首先,利用先验地图中保存的GNSS信息和关键帧与当前获取的GNSS测量值和激光帧对机器人位姿进行初始化;然后,对惯性测量单元进行预积分估计机器人位姿,由估计位姿的邻近关键帧构建局部地图;最后,与当前激光帧进行配准,从而完成机器人精确定位.在公开数据集和真实场景中的大量实验结果表明,所提算法相较于已有算法,精度提升约20％,定位速度提升约1％.基于先验地图的多传感器融合定位方法在大尺度复杂场景下有着更高的精度和可靠性,可作为农林、城区等大规模场景下的移动机器人定位解决方案.