三维位姿测量是指测量两个坐标系间的相对位姿关系，包括三个位置分量和三个姿态角分量。随着科学技术的不断发展，对三维位姿测量的应用需求已经遍及航天、医疗、机器人导引与定位等多个领域。基于点特征的视觉位姿测量以其非接触、设备简单、精度高等特点成为三维位姿测量的主要方法之一。该方法通过控制点间位置关系的约束来求解观察目标与摄像机间的相对位置和相对姿态，这就是典型的N点透视问题，简称PNP问题。P3P问题作为控制点最少的PNP问题，以其结构简单、易于实现等特点成为研究热点之一。但由于P3P问题存在多解、算法复杂性高等问题，长期以来，关于P3P问题的研究主要集中于如何求解和在什么情况下有多少个解的纯数学问题上，应用研究相对较少。因此从工程应用的角度出发开展P3P问题的研究既具有理论意义也具有实际应用价值。　　 本文从工程应用的角度出发，以提高P3P位姿测量系统的精度为目的开展误差分析与图像处理方法研究。首先，在三个控制点构成等腰三角形(这是P3P问题有唯一解的必要条件)的前提下，给出了各位姿量的误差与图像坐标检测误差、摄像机标定误差、目标模型误差这三类输入误差间的关系表达式，并对这三类输入误差源对测量精度的影响程度进行了比较分析；通过简化条件下的理论分析、一般条件下的误差统计分析和直接P3P仿真实验验证的方法，全面分析了P3P位姿测量系统中，六个位姿分量相对于各类输入参数误差的鲁棒性与测量系统参数、相对位置和相对姿态角的关系：最后从图像处理的角度出发，提出了两种高精度特征点检测方法。　　 通过比较分析三种输入误差源对测量精度的影响程度，得到了图像坐标检测误差和摄像机内参数标定误差是影响位姿测量结果误差的主要因素，而目标模型误差对测量结果误差的影响可以忽略不计的结论。随着测量距离的增大，图像坐标检测误差对测量结果误差的影响越来越大，而摄像机内参数标定误差对测量结果的影响则与测量距离关系不大。因此，在远距离图像坐标检测误差对测量结果误差的影响占主导地位，而在近距离摄像机内参数标定误差对测量结果误差的影响占主导地位。　　 通过分析6个位姿分量分别对图像坐标检测误差、摄像机内参数标定误差和目标模型误差的鲁棒性，得到了在输入误差不变的前提下，各位姿分量的最大误差具有如下特点，从而为P3P位姿测量系统的设计提供了有力的依据，并在实际工程项目的合作目标设计中得到应用。　　 1)6个位姿分量的最大误差都与摄像机主点坐标无关，随着摄像机焦比的增大而减小。　　 2)大部分位姿分量的最大误差随着三个特征点间距离的增大而减小。　　 3)由图像坐标检测误差引起的6个位姿分量的最大误差都随着测量距离的增大而明显增大，而由摄像机内参数标定误差和目标模型误差引起的6个位姿分量的误差受测量距离的影响较小。　　 4)当三个特征点构成的等腰三角形的底边与摄像机的行扫描方向呈水平或垂直方向放置时测量误差较小，而沿±45°或±135°放置时测量误差较大。　　 5)当三个特征点构成的等腰三角形底边与摄像机像平面平行时测量误差小于不平行时的误差。　　 为提高点目标图像坐标的检测精度，对多种点目标中心定位方法进行了比较分析，在此基础上，针对视觉位姿测量过程中目标区域特征不断变化的特点，提出了一种图像中点状目标中心的自适应、高精度定位方法。实际工程项目的测试数据表明，其定位精度明显高于固定的中心定位方法。　　 为提高摄像机内参数标定精度，针对摄像机在线标定的特殊需要提出了一种棋盘格角点的自动检测方法。该方法将角点的检测与排序巧妙地结合起来，不仅对全局和局部光照变化都具有较强的适应性，还解决了图像中某些角点检测失败时，其它角点的正确检测与排序问题。该方法已经成功地应用于实际工程项目中，实现了棋盘格角点的自动在线检测。　　 综上所述，本文首次针对所有类型的输入误差全面分析了P3P位姿测量方法的鲁棒性，得到了多个对实际测量系统设计具有指导意义的结论。同时，针对实际工程应用提出了两种图像特征点的高精度检测方法，以达到减小输入参数误差的目的。其研究成果不仅对位姿测量系统的工程应用具有指导意义，也是对P3P问题理论研究成果的一个有益的补充。