简述EPnP算法的大致步骤

EPnP算法是一种用于求解相机位姿的方法，主要用于SLAM中的估计位姿问题。它的大致步骤如下：

1. 首先，选取4个不共面的控制点作为空间中的参考点。通常选择世界坐标系下的四个控制点坐标为Cw=[0,0,0,1]T, [1,0,0,1]T,[0,1,0,1]T,[0,0,1,1]T。

2. 然后，利用N个3D-2D点的匹配关系建立方程。通过计算控制点的相机坐标，线性组合出路标点的相机坐标。其中线性组合的权重通过一个误差约束（控制点在世界坐标中、相机坐标中的欧氏距离相等）获得。

3. 接下来，使用EPnP算法求解相机间的位姿变换。EPnP算法可以利用N对点的匹配信息，获得路标点的相机坐标。

4. 最后，使用ICP算法进行迭代优化，求出相机间的位姿变换。ICP算法通过不断迭代，将相机1的坐标系映射到相机2的坐标系，以使得匹配点的误差最小化。

在ORB_SLAM2中，使用RANSAC EPNP算法求解出相机间的位姿变换。具体步骤是：使用RANSAC随机选取4组匹配点，然后使用EPnP求解相机位姿，随后计算内点数量，保存内点数量最多的时候对应的R，t。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [视觉SLAM中PNP求解](https://blog.csdn.net/weixin_43828675/article/details/113866134)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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