一种非迭代的位姿估计方法-豆柴文库

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一种非迭代的位姿估计方法 Title:ANon-IterativeMethodforPoseEstimation Abstract: Poseestimation,thetaskofdeterminingthepositionandorientationofanobjectrelativetoareferenceframe,isafundamentalproblemincomputervisionandrobotics.Traditionalmethodsforposeestimationoftenrelyoniterativealgorithms,whichcanbecomputationallyexpensiveandsensitivetoinitialization.Inthispaper,weintroduceanon-iterativemethodforposeestimationthatprovidesaccurateresultswithreducedcomputationalcomplexity.Ourapproachcombinestheadvantagesoffeature-basedanddirectmethodsbydirectlysolvingthegeometricconstraintsoftheproblemwithoutiterativerefinements.Experimentalresultsdemonstratetheeffectivenessandefficiencyoftheproposedmethod,makingitaviablealternativeforreal-timeapplications. 1.Introduction: Poseestimationplaysacrucialroleinvariousapplicationssuchasroboticmanipulation,objecttracking,augmentedreality,andautonomousnavigation.Traditionalmethodstypicallyrelyoniterativeoptimizationalgorithms,suchastheiterativeclosestpoint(ICP)algorithm.However,thesemethodssufferfromseverallimitations,includingsensitivitytoinitialization,prematureconvergence,andhighcomputationalcomplexity.Inthispaper,wepresentanon-iterativemethodthatalleviatestheseissuesandprovidesaccurateposeestimationresults. 2.RelatedWork: Severalapproacheshavebeenproposedforposeestimation,includingfeature-basedmethods,directmethods,andhybridmethods.Feature-basedmethodsrelyondetectingandmatchingkeypointsontheobjectandtheimage,whiledirectmethodsoperatedirectlyonimageintensitiesorgradients.Iterativealgorithmsarethenusedtorefinetheinitialposeestimate.Incontrast,ournon-iterativemethoddoesnotrequireaniterativerefinementstep,leadingtoreducedcomputationalcomplexity. 3.Methodology: Ournon-iterativeposeestimationmethodcombinestheadvantagesoffeature-basedanddirectmethods.Westartbyextractingfeaturesfromtheobjectandtheimageusingarobustfeaturedetector,suchastheScale-InvariantFeatureTransform(SIFT)algorithm.Thesefeaturesarethenmatchedusingafeaturedescriptor,suchastheRandomSampleCon

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