【摘 要】
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针对动态自标定的问题，提出了一种改进的基于粒子群优化（PSO）的自标定位置视觉定位算法。首先对本质矩阵进行奇异值分解，依据3个奇异值的特性在线生成目标函数，在进行动态自标定的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60675048);教育部重点科学研究计划资助项目(204181)
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针对动态自标定的问题，提出了一种改进的基于粒子群优化（PSO）的自标定位置视觉定位算法。首先对本质矩阵进行奇异值分解，依据3个奇异值的特性在线生成目标函数，在进行动态自标定的同时，完成视觉伺服。算法抛弃了Chesi G方法中对初值选取极为敏感的基于梯度下降的方法，采用PSO动态优化摄像机内参数。该方法的主要优点是在线优化时对摄像机参数初值并不敏感，并克服了Chesi G方法中要求摄像机内参数不可变的限制，只需离线给出5个内参数的粗略范围。另外算法不需要物体精确的3维模型，只需8个空间固定点的坐标信息。大量
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