基于加权Levenberg-Marquardt的多目视觉同名物点定位算法

摘要：

为了充分利用多目视觉系统的冗余信息,提高系统对同名物点世界坐标的解算精度,提出了一种基于加权Levenberg-Marquardt (LM)非线性优化的定位算法.该算法充分考虑拍摄距离对物点计算精度的影响,利用矩阵论中的广义正交投影法求解多相机约束下物点世界坐标初值,结合深度信息对目标函数进行加权,提高近距离相机的置信度,根据加权处理的LM算法对物点世界坐标进行迭代计算以获得最优解.在8m×6m×3 m的测量空间对4种算法进行了实验,实验结果表明,所提加权LM算法相比传统算法及近年提出的算法在精度与效率方面均有不同程度的提高,可为多目视觉系统的高精度定位提供一定的参考.

关键词：机器视觉、多目视觉系统、高精度定位、非线性优化、广义正交投影、加权LM算法

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：343-351