PNP问题-位姿估计方法梳理（pose estimation）

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- 单目视觉
- 位姿测量

目标3D精确模型已知（建立2D-3D对应关系）：

点特征

• P3P问题

  • 基于针孔成像模型

    • Gao的方法（opencv emgucv）

    • Kneip 的 P3P 算法

    • 直接线性变换 （DLT）

    • EP3P（王平）

  • 通用相机模型 （GID）

    • 用在基于鱼眼镜头的测量，基于全向视觉传感器的测量

    • GID 模型解决问题的复杂度通常会较高，而测量精度却较低。

• PNP问题

  • 迭代优化求解策略

    • 当前算法研究

      • SoftPOSIT算法

      • 正交迭代算法（LHM 或 OI），LHM 方法是最为优秀的迭代求解 PnP 问题的方法

      • 基于 Levenberg-Marquardt 迭代求解的方法

    • 优缺点

      • 迭代法相比于线性求解的方法，求解精度和稳定性都要高很多。

      • 迭代法不是闭式解，还有陷入局部最 优的危险，这将导致最终得到的结果不是真实所求的位姿值

      • 迭代法对初值的选取比较敏感

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