基于模型的位姿估计中优化方法研究  

Research on Optimization Method in Model-based Pose Estimation

作　　者：周船[1] 谈大龙[1] 朱枫[1] 

机构地区：[1]中国科学院沈阳自动化研究所

出　　处：《仪器仪表学报》2004年第z1期122-124,共3页Chinese Journal of Scientific Instrument

基　　金：国家863计划(2002AA742042)资助项目。

摘　　要：介绍了基于模型的位姿估计中所使用的一些优化方法。为了提高位姿估计的精度,摄像机的标定参数必须足够精确,这就对标定过程的非线性优化算法提出了很高的要求,采用了一种新的优化目标函数,用来最小化控制点间的三维重建误差,从而使标定参数是全局最优;在双像机位姿估计中,引入了实时遗传算法进行全局搜索,加快了算法的收敛速度。最后的实验证明了这些方法的正确性并显示出这些方法在精度上比传统方法有了较大程度的提高。It introduces some optimization methods in model-based pose estimation. Camera calibration parameters must be accurate enough to guarantee estimation precison. A new cost function is proposed to minimize the 3D reconstruction error of control points, and it makes calibration parameters globally optimal. In binocular case, real-time genetic algorithm(RGA) is explored for global searching,and it improves the convergent speed. Experiments verify these schemes, and they can improve estimation precision dramatically.

关 键 词：优 化 位姿估计 标 定 立体视觉 P3P 

分 类 号：TH7-55[机械工程—仪器科学与技术]