相机的位姿估计广泛应用于计算机视觉和机器人学等领域。针对相机位姿估计的稳定性与实时性, 基于正交迭代算法, 提出了一种考虑空间参考点不确定性的相机位姿估计算法。该算法的关键思想是在考虑摄像头畸变的情况下, 根据参考点的位置特征获得相应权值, 并利用加速正交迭代思想对迭代过程中的重复计算进行规整, 最小化加权重投影物方残差函数获得相机位姿。模拟数据实验和真实图像实验表明, 该算法计算精度更高, 速度更快, 时间复杂度较低。在空间参考点深度较大或者偏离摄像头光轴的情况下, 该算法的时间复杂度和精度均

面对需要实时计算的相机位姿估计问题，针对经典的广泛应用的正交迭代算法，提出了一种加速正交迭代算法。其关键思想是将每一次迭代过程规整化，从而提炼出每一次迭代的重复计算，若将此重复计算在迭代开始前提前计算，则可以大幅度的减少迭代过程中的计算量，使得每一次迭代的计算复杂度从O(n)降低为O(1)。因此，可以在更短的时间内迭代更多的次数，从而获得更高的精度。进行了对比实验，结果显示本加速算法计算精度更高，速度更快。并通过实验提出了选择稳健n 点透视(RPnP)计算初值，再使用加速正交迭代算法进行迭代运算