陆义云

（南京邮电大学 自动化学院，江苏 南京 210046）

0 引言

多个点的PnP问题已经得到很广泛的研究，对于所谓的PnP问题[3]，在计算机视觉一般描述为：给定一个世界坐标系中的已知点集和它们在像平面对应的投影，求在世界坐标系和摄像机坐标系之间的变换矩阵（3个旋转参变量和3个平移参变量）。由于PnP问题在目标跟踪、物体识别、视觉导航等许多领域有着广泛的应用前景，因此一直是计算机视觉中的一个重要问题。目前，在计算机视觉方面，对于PnP问题的研究存在许多方法，比较流行的有P3P问题和P4P问题,对于P3P问题解的研究也取得了众多的成果。在国内，2006年吴毅红等利用正交变换下求解正解等价于求解基于变换定义下的旋转矩阵和平移向量；不过吴毅红等只指出了解的上限，没有作详细的证明；在国外，Zuzana Kekelova[15]等人对于基于未知焦距的P3P问题也作了研究[13]。对于P4P问题的研究，T.Pajdla[13]等人提出了基于未知焦距的P4P方法，Bujnak M[14]等人提出了基于未知焦距和径向畸变的P4P问题的方法。但无论是基于3点的PnP问题还是基于4点的PnP问题，它们有一个共同的缺点，就是要求的计算量都比较大，运算速度比较慢，此外还会受到各种条件的影响。本论文中提供了一种基于2点的PnP的方法来求解相机的旋转矩阵和平行向量。

本文中，研究已知两个方向下相对位姿标定问题的计算。它主要是受到手机重力感应技术和装有惯性测量单元（IMU）的智能手机（如NOKIA, iPhone）启发。在智能手机中主要是由加速度……