LibQPEP: 解决广义二次姿态估计问题的Matlab代码库

资源摘要信息:"LibQPEP是一个基于Matlab的代码库，其主要功能是解决广义二次姿态估计问题（QPEP）及其相关的不确定性描述。这种算法能提供全局最优的姿态估计和协方差估计，解决多种计算机视觉和机器人学中的问题。具体应用领域包括但不限于： 1. 透视n点问题（PnP）：涉及到相机标定和场景重建，需要利用多个已知坐标的点来估计相机的姿势和位置。 2. 透视n线问题（PnL）：类似于PnP，但使用的是线而不是点，通常用于线特征丰富的场景。 3. 透视n点和线问题（PnPL）：结合了PnP和PnL的问题，可以使用点和线来估计相机姿态。 4. 手眼校正：在机器人视觉中，手眼校正问题关注如何纠正机器人的视觉系统与机械手臂之间的定位误差。 5. 点对面配准：这是在三维重建过程中，将不同视角下获取的点云数据对齐到一个共同的坐标系统中的技术。 6. 基于圆锥形的相机姿势估计：通过分析圆形特征来估计相机的位置和方向。 7. 距离测量中的多机器人相对姿态问题：在多机器人系统中，估计和测量不同机器人之间的相对位置和姿态。 8. 并联机器人正向运动学：对于并联结构的机器人，确定其末端执行器位置和姿态与各个关节角度之间的关系。 9. 多重GNSS姿态确定问题：使用全球导航卫星系统（GNSS）的多传感器数据来确定一个物体的姿态。 该库由位于香港科技大学（HKUST）的RAM-LAB研发，并得到了Jin Wu、胡向成、刘明等人的主要贡献。在使用上，LibQPEP主要用C++编写，并使用了CMake构建工具，可以在多个版本的Ubuntu和Mac OS X操作系统上通过GCC或Clang编译器编译运行。代码的核心实现在main.cpp文件中，涉及到姿势估计和协方差估计的处理。 作为一个开源系统，LibQPEP库能够被广泛应用于需要姿态估计的学术研究和工业项目中。开发者和研究人员可以通过Matlab接口调用这些算法，利用现有的姿态估计工具，进一步开发和优化自身的应用和研究项目。"