针对环境复杂的工业现场定位精度低、适应性差、鲁棒性低等问题，提出一种基于测量不确定度的视觉惯性自适应融合算法，分析基于隐函数模型的视觉定位测量不确定度，并依据视觉定位测量不确定度自适应调整卡尔曼滤波模型中的参数，校正视觉观测偏差，增强视觉惯性融合定位算法在不同观测条件下的鲁棒性。利用精密三轴转台及激光跟踪仪T-mac位姿测量系统对所提融合定位算法的定位精度进行实验验证。实验结果表明，相比传统扩展卡尔曼滤波方法，所提方法能满足视觉观测较差条件下的准确定位需求。

在视觉惯性定位系统中，传感器位姿关系的标定对于实现精确空间定位至关重要，针对现有标定方法对多传感器系统缺乏集成性、标定精度受限等问题，提出了一种视觉惯性系统位姿高精度一体化标定方法。通过精密三轴转台提供角度基准，基于重力矢量不变性和匀速圆周运动下向心加速度数值的一致性求解惯性测量单元（IMU）与转台之间的外参，利用转台构建控制场为相机标定提供空间角度约束，联合优化求解无重叠视场多相机内外参。仿真和实验结果表明，该方法具有较高的标定精度和稳定性，在多相机IMU系统组合定位测试中，与经典标定方法Kalibr相比，本文方法系统运动轨迹拟合轴线的角度偏差降低40.32%，距离偏差降低18.93%，可满足高精度视觉惯性定位系统的标定需求。

多相机系统的自主定位技术是通过多个相机对空间中的特征点进行观测而恢复出系统自身的空间位姿,借助多相机的大视场克服复杂现场环境影响,提高测量精度。针对多相机系统结构复杂、位姿恢复难度大、耗时长的问题,提出一种使用基于图优化模型的自主定位方法。在求解高效透视n点定位问题得到近似估计位姿的基础上,借助图优化框架对多相机系统与空间控制点的观测问题进行建模,进而将位姿恢复问题等价为最小化重投影误差非线性优化问题。借助近景摄影三坐标测量系统(VSTARS)搭建的控制场和直线导轨搭建的多相机系统,测量和模拟实验结果表明,该方法具有较高的测量精度和较快的运行速度。

在视觉定位测量领域中的大尺寸测量、运动追踪、三维重建、视觉定位中,针对多相机定位系统中相机之间无公共视场或公共视场较小时系统标定困难、方法繁琐、精度低等问题,提出了一种基于精密二轴转台的多相机定位系统一体化标定方法。利用二轴转台提供角度基准,当转台一次转过所有相机视场时,各个相机依次拍摄标定图片,求解出各个相机内参以及各相机到转台的外参,利用转台坐标系中转计算相机之间的外参。整个标定过程由程序控制,实现了多相机系统采图标定的集成化、自动化,降低了标定工作量。分析了多相机定位系统的标定原理,并进行了实验验证。两相机内参重投影误差在0.17 pixel以内,系统定位精度在1 mm以内。结果表明,所提方法切实可行,精度较高,可操作性强,可应用于各种无公共视场或公共视场较小的多相机定位系统标定过程。