加速正交迭代：提升相机位姿估计精度与效率

本文主要探讨了在实时计算需求较高的相机位姿估计问题中，如何优化经典的正交迭代算法以提高效率和精度。传统的正交迭代算法在处理这类问题时，其计算复杂度通常为O(n)，这意味着随着输入数据规模的增大，所需的计算时间会线性增长，这在实时应用中可能成为瓶颈。 作者提出了一种创新的加速正交迭代算法，核心策略在于对每次迭代过程进行规整化处理。通过识别并提炼出迭代过程中重复的计算部分，这些重复计算在迭代开始前被预先计算，极大地减少了实际迭代过程中的计算量。这种优化使得每次迭代的计算复杂度降低到O(1)，从而使得算法能够在较短的时间内执行更多次迭代，提高了估计的精度。 实验结果表明，这种加速算法不仅在计算精度上有所提升，而且在速度上也表现出显著优势。它在控制点数量较少的情况下，能够提供接近最大似然估计的精度，同时保持了高效的计算速度。最大似然估计通常被认为是位姿估计的理想方法，但其计算复杂度高，而这个加速算法提供了一个折衷方案，平衡了精度和计算效率。 此外，文章还建议了一种结合稳健的n点透视（RPnP）计算初始值，然后利用加速正交迭代算法进行迭代的方法。这种方法尤其适用于控制点有限的情况，能有效提升算法的整体性能。总结来说，这项研究为实时相机位姿估计提供了实用且高效的解决方案，对于机器视觉领域中的定位和导航系统具有重要的实践价值。