自适应加权稳健正交迭代：单目相机位姿估计新方法

"单目相机位姿估计的稳健正交迭代方法" 在计算机视觉领域，单目相机位姿估计是一项基础且至关重要的任务，它涉及到机器人定位、虚拟现实以及图像精密测量等多个应用领域。位姿估计主要是确定相机在三维空间中的位置（位姿）和姿态，以便进行环境理解或导航。然而，在实际应用中，由于各种因素如噪声、目标跟踪误差等，参考点的坐标往往包含粗差点，这会导致位姿估计结果的准确性降低。 为了解决这个问题，文章提出了一种自适应加权的稳健正交迭代算法。该算法的核心是采用稳健估计理论，旨在自动识别并减少粗差点的影响。在迭代过程中，算法能够动态调整每个观测点的权重，将含有粗差点的数据赋予较小的权值，从而降低它们对整体估计的负面影响，提高了算法的稳健性。 稳健正交迭代算法的优势在于其对粗差的抑制能力。实验结果显示，即使在20个观测点中有高达40%（8个）的粗差点，且粗差点的水平偏差达到60像素的情况下，该算法的解算精度仍能显著优于传统的正交迭代算法和加权正交迭代算法，分别高出2个和1个数量级。这意味着在存在大量噪声或异常值的环境中，稳健正交迭代算法能提供更可靠和精确的位姿估计结果。 关键词：机器视觉，位姿估计，稳健正交迭代，粗差 文章引用的中图分类号T P391.41，文献标识码A，DOI:10.3788/AOS201939.0915004，表明这是一篇关于光学和计算机视觉领域的学术论文，具有较高的研究价值和技术含量。通过这种稳健的迭代方法，研究人员和工程师可以更好地应对实际应用中的噪声和异常值，提高单目相机位姿估计的准确性和鲁棒性，从而推动相关技术在各个领域的应用和发展。