1 湖州师范学院 信息与工程学院，浙江 湖州 313000
2 浙江大学 信息与电子工程系，杭州 310027
3 南京航空航天大学 导航研究中心，南京 210016
提出了一种新的基于广义正交迭代算法的立体视觉定位.该算法通过提取CenSurE局部特征和相应的U-SURF描述符，采用SAD方法进行子像素立体匹配，并利用U-SURF描述符匹配进行前后帧图像特征跟踪.在RANSAC框架下对匹配点进行3D-3D运动估计获得了运动参量的初始值.由于3D-3D运动估计使3D点集间欧式距离误差最小，而3D特征点坐标受噪音影响很大，因此运动估计误差也较大.本文把广义正交迭代算法应用到立体视觉定位方法中，得到使立体相机目标空间共线性误差最小的运动估计参量，由于共线性误差比3D-3D运动估计算法中的共点误差受噪音影响更小，从而大大较少了运动估计误差.仿真实验和户外真实实验表明: 本文算法获得了较高的计算准确度、鲁棒性和实时性，优于传统方法.
视觉定位 广义正交迭代算法 立体视觉 视觉导航 Visual localization Generalized orthogonal iterative algorithm Stereo vision Visual navigation
