为了提高用户对增强现实（AR）技术的满意度和服务的准确性，获取用户的准确位置很重要。 查找室外位置的常用技术是全球定位系统（GPS），室内精度较低。 因此，通过比较有关无线保真（Wi-Fi）的接入点（AP）信号的接收电平或使用蓝牙低功耗（BLE）标签来测量室内位置。 但是，Wi-Fi和蓝牙需要额外的硬件安装。 在本文中，所提出的估计用户位置的方法使用室内图像和室内坐标图，而无需额外的硬件安装。 室内图像具有从固定对象提取的几个特征点。 通过将特征点与用户图像的特征点进行匹配，我们可以通过从用户图像中获取六个或更多像素坐标并使用透视投影公式求解解决方案来获得用户在室内地图上的位置。 实验结果表明，仅使用软件即可在室内环境中更准确地获得用户位置，而无需额外安装硬件。

matlab相机标定外参代码使用ArTag的单眼相机姿势估计 概述和动机 这是一个ROS教程项目，该项目使用ARtags检测单眼相机（USB网络摄像头）的姿势。 相机信息可从包装中获取。 使用该程序包，将获得宽度，高度，相机矩阵，失真系数，投影矩阵，整流矩阵。 这些数据可以存储在yaml文件中。 camera_info发布者可以从此yaml文件中读取数据并发布相机信息（）。 USB网络摄像头提供的原始图像记录器可以由节点发布。 最后，可以使用package确定带有ARtag的相机的姿势。 因此，可以建立相对于ARTags的机器人姿势（使用摄像机）。 这用于室内导航和物体识别（使用ARTag的ID）。 这只是用于基于相机的定位的示例实践方法，在下一步中，多传感器（相机，IMU）将用于直接视觉惯性里程表。 此外，更好的选择是使用3D摄像机（立体摄像机或动力学摄像机）进行摄像机姿态估计，这可能会导致更准确的结果。 这也可以通过上面提到的那些软件包来完成。 先决条件 将您的外部网络摄像头连接到计算机，检查此摄像头的宽度，高度，帧频以及类似以下的运行代码，可以根据您的设备提示来修改设备。 _vi