研究目的
通过提出一种迭代加权中点法来提高多视图三角测量的准确性和效率，该方法解决了经典中点法成本函数中的偏差问题。
研究成果
提出的IRMP方法通过基于距离的权重重新平衡代价函数，在精度上优于经典中点法，同时以数倍于最先进方法的速度实现了可比拟的精度，使其适合集成到SLAM和SfM系统中。
研究不足
如果初始猜测值远离全局最优解，该方法可能会陷入局部极小值；它假设三角测量问题定义明确，在没有额外预处理的情况下，可能无法处理所有测量值平行或距离变化极端的情况。
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快速多视图三角化的迭代加权中点法
DOI：10.1109/LRA.2019.2893022
期刊：IEEE Robotics and Automation Letters
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
经典的三角测量中点法速度极快，但通常被认为精度不足。我们研究了中点法试图最小化的代价函数，结果表明该方法容易低估距离三维点较远的测量数据的精度。为此，本研究通过为每项测量分配与三维点和对应相机中心距离成反比的权重来改进代价函数。在分析改进后代价函数的梯度后，我们提出采用不动点迭代法求解梯度根来进行最小化，因此该算法被称为迭代加权中点法。此外，理论研究表明该方法在最优点附近是牛顿法的近似，因而继承了二次收敛速率。最后，合成数据集和真实数据集的实验对比证明，本方法在达到同等精度水平的同时比现有最先进技术更高效。
作者：
Yang Kui，Fang Wei，Zhao Yan，Deng Nianmao
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