相机位姿估计的加权正交迭代算法

机器视觉相机位姿加权正交全局收敛

在相机位姿估计的实际应用中，参考点的坐标数据不可避免地包含了测量误差，其量值大小通常不会完全一致，如果不区别测量误差直接进行相机位姿估计，将可能导致估计结果与真值相差甚远。为此，在广泛应用的正交迭代算法基础上，提出了相机位姿估计的加权正交迭代算法，该方法以加权共线误差为目标函数，根据像面重投影误差确定权重系数取值，优化相机位姿估计结果，具有精度高、稳健性好等优点，且满足全局收敛条件。数值仿真实验与风洞迎角实验的结果表明，本文算法更加有效，能够抑制不同程度测量误差对相机位姿估计结果的影响，所得结果明显优于正交迭代算法，具有较强的工程实用价值。

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