【摘 要】
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单目视觉中的位姿估计是三维测量中的一个关键问题，在机器视觉、精密测量等方面运用广泛。该问题可通过n点透视（PnP）算法求解，正交迭代算法（OI）作为PnP算法的代表，因其高精度的优点在实际中得到了广泛运用。为了进一步提高OI算法的稳健性和计算效率，提出了一种加权加速正交迭代算法（WAOI）。该方法首先根据经典正交迭代算法推导出加权正交迭代算法，通过构建加权共线性误差函数，利用物点重投影误差更新权值
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019 YFB2006100）；
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单目视觉中的位姿估计是三维测量中的一个关键问题，在机器视觉、精密测量等方面运用广泛。该问题可通过n点透视（PnP）算法求解，正交迭代算法（OI）作为PnP算法的代表，因其高精度的优点在实际中得到了广泛运用。为了进一步提高OI算法的稳健性和计算效率，提出了一种加权加速正交迭代算法（WAOI）。该方法首先根据经典正交迭代算法推导出加权正交迭代算法，通过构建加权共线性误差函数，利用物点重投影误差更新权值，达到迭代优化位姿估算结果的目的；在此基础上，通过自适应权值，整合每次迭代过程中平移向量以及目标函数的计算，减少迭代过程中的计算量，从而实现算法的加速。实验表明，在12个参考点中存在两个粗差点的情况下，WAOI的参考点重投影精度为0.64 pixel，运算时间为8.02 ms，精度高且运行速度快，具有较强的工程实用价值。
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