位姿估计与对点目标的运动测量是视觉测量方法中的两个基础问题,分别在飞行器导航与着陆、空间目标交会对接、智能移动机器人导航定位、增强现实和无人机对地面目标定位、靶场中对空中导弹目标的定位等方面有着广泛的应用。本文着重研究这两个问题中的位姿和运动参数解算算法,进一步提高此类算法的速度、精度、鲁棒性和适应性,主要成果如下:1、进一步研究了单目位姿估计正交迭代算法,首次给出了其正确的收敛性证明过程,并分别在计算速度和目标函数上进行了改进,提出了加速正交迭代算法和基于角度残差最小的正交迭代算法。对于加速算法,其指出原算法的冗余计算,并将之整合,使得每一次迭代的复杂度从O(n)降低为O(1),提高了计算速度。对于使用角度残差作为目标函数,在迭代过程中使用加权绝对定向更新旋转矩阵,其在参考点深度变化较大时精度更高。2、研究了位姿估计的多项式方程组代数方法,提出了一种求解位姿的直接最小二乘框架,并将此框架应用到直线段对应的位姿估计、多摄像机系统位姿估计和手眼标定问题上。该框架在目标函数为旋转矩阵二次型的形式下均可使用。针对直线段对应的位姿估计,还提出了一种综合考虑线段的端点距离、中点距离、夹角和线段的长度的线段距离测度。这些解法不但是闭式解法,复杂度为O(n),且能够获得全局最优解。3、研究了利用平面镜反射解决参考点不在摄像机视场里的位姿估计问题,提出了基于平面镜反射旋转平均模型的位姿估计算法。核心思想是利用旋转平均描述平面镜反射,从而给出了摄像机姿态矩阵的高精度解法。据此,提出了旋转的旋转平均,包括反射旋转平均模型,之后不但给出了该模型在最小化弦距离2范数条件下的基于矩阵SVD分解和基于四元数的两种解法,而且给出了解的唯一性充要条件,拓展了旋转平均理论。4、针对单目对点目标的运动测量,分析了单目静止摄像机对运动目标的不可测条件下的部分可观测性,并提出了基于LSSVM回归的单目点目标运动测量算法。该算法利用核函数描述目标运动模型,引入惩罚因子考虑模型的误差,相对于传统的单目运动轨迹交会法,对不同的目标运动模型适应性更强。5、针对多目对点目标的运动测量,提出了不同时间信息条件下的多目轨迹交会法,旨在解决多目成像时,在时间完全已知、多目之间时间未对准和无时间信息三种情况下的点目标运动测量,相对于传统多目测量方法,提高了对不同时间观测的适应性。