高斯牛顿继承法matlab代码用于多摄像机和IMU校准的最小解算器 给定一个由三个带有相应IMU的摄像机组成的可移动装备，请使用IMU数据查找摄像机的位置和方向。 我们假设存在从摄像机到IMU的已知刚性转换。 这将基于Isaac Skog等人的先前工作。 [1]和HåkanCarlsson等。 [2]。 在[2]中，校准是使用坐标下降法结合经典的非线性最小二乘法进行的。 这些方法可能并不总是收敛或收敛缓慢。 在这个项目中，我们将研究是否可以通过使用动作矩阵方法（例如，参见Viktor Larsson的论文简介中的第7节）使解决方案更健壮和/或更快速。 通过这种方法，该问题可以转化为特征分解问题，对于该问题，存在快速的数值稳定求解器。 此外，此方法是不需要初始化的全局优化方法。 入门 所有代码都是用MATLAB编写的，可以在matlab文件夹中找到。 在该文件夹中， solveImuArray.m是作用矩阵求解器，将与solveImuArrayMl.m高斯-牛顿求解器solveImuArrayMl.m 。 可在tests文件夹中找到用于测试两个求解器的数值以解决各种噪声的脚本 初步结果

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针对多摄像机全景成像系统在近距离观测时 全 景 图 像 存 在 视 差 失 真 和 拼 接 费 时 的 问 题，提 出了一种自适应调整相邻图像间变换矩阵的快 速 拼 接 算 法。算 法 根 据 相 邻 图 像 重 叠 区 域 的 匹 配 程度，采用快速自适应优 化 调 整 算 法 确 定 最 佳 变 换 矩 阵 参 数，从 而 实 现 全 景 视 频 图 像 的 无 缝 拼 接。实验结果表明：本文提出的算法可以快速实现 多 摄 像 机 全 景 视 频 图 像 的 光 滑 拼 接，满 足 近 距 离全景视频观测的实际要求。

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