27、单调 TVPI 系统与多级平面性测试算法研究

单调TVPI系统与多级平面性算法

单调 TVPI 系统与多级平面性测试算法研究

1. 单调 TVPI 系统算法

在解决单调 TVPI 系统问题时,若要构建一个能返回唯一最小解的算法,依据相关引理,我们无需考虑所有不等式集合 $M$,仅需关注较小的不等式集合 $M_1$。为简化问题,我们假设不存在模式 1 的不等式,且可在 $O(1)$ 时间内检查每个不等式的模式。

1.1 单调 TVPI 系统转化为有向图

对于具有 $n$ 个变量的单调 TVPI 系统 $M$,我们可将其转化为有向图 $G(M)$。转化思路源自 Shostak 关于分数可行性的研究。设 $M_1$ 和 $M_2$ 是 $M$ 的子集,对于 $M_1$ 中第 $i$ 个(模式 2 或 3)不等式,可写成如下形式:
[x_{j_i} \geq \frac{b_i}{a_i}x_{k_i} + \frac{c_i}{a_i}]
我们分别用 $\alpha_i$ 和 $\beta_i$ 表示系数 $\frac{b_i}{a_i}$ 和截距 $\frac{c_i}{a_i}$,则不等式可写为:
[x_{j_i} \geq \alpha_i x_{k_i} + \beta_i]
构建与 $M$ 相关的有向图 $G = (V, A)$,其中 $V := {0, 1, \ldots, n}$,每个顶点 $j$($j = 1, \ldots, n$)对应单调 TVPI 系统的变量 $x_j$,0 为额外顶点。对于任意 $i \in I_1$,在 $A$ 中添加一条从 $k_i$ 到 $j_i$ 的弧,权重为 $(\alpha_i, \beta_i)$。若 $\alpha_i$ 为 0,$\beta_i$ 成为 $x_{j

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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