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该文提出一种基于特征点匹配的刚体运动参数估计方法。在运动估计线性算法的基础上,文中利用全最小二乘(TLS)方法来进行求解,并建立次分量提取神经元来获得该全最小二乘解。基于测量数据中出格点(Outlier)的存在,我们在神经元的权值学习规则中引入鲁棒估计思想。实验结果表明,该方法能有效地克服出格点产生的误差,准确地估计出刚体的三维运动参数,比较令人满意。