位姿参数是用位置信息和姿态角反映空间物体状态的核心参数,与航天器、机器人、电子器件等现代化工具的发展息息相关,使得目标的位姿测量技术在机器人导航、航空、航海和外科手术等多个工业领域有着重要的应用价值。利用光学设备拍摄的图像序列,结合设备内外参求解目标位姿的方式因其实用性而逐渐成为主流,如何用已知数据求解位姿参数是一个被热点关注的问题。基于外测法的位姿求解方法,可以根据光学传感器的数量分为单目、双目和多目测量,也可以根据核心算法分为基于模型求解和基于交汇测量。单目测量只在一个角度拍摄而使得信息较少,结果的精度有限。而基于模型求解的方法需要事先准备好目标的所有可能出现的模型,工程量大,且大多算法需要事先在目标和模型上指定部分控制点,这使得在一些应用中受限。因此,本文主要研究的是基于交汇的多目位姿测量算法,在总结学习现有方法的同时,深入学习计算机视觉和空间几何的知识,提出了一种基于多视图空间几何的位姿测量算法。本方法是一种非接触的测量方法,不需要事先标定相机,也不需要事先训练目标模板库,只需要目标在不同角度的序列图像和相对应的拍摄设备的位姿参数,在计算过程中仅进行简单的人机交互,就能达到较高的求解精度,此算法更适用于轮廓清楚、能提取关键信息的物体。本文主要从图像处理和位姿参数求解两方面入手介绍与分析。图像处理也就是对序列图片的分析与关键信息提取阶段,并确定每张图像之间的对应关系。首先用改进的SFM算法估计相机内外参,通过相机和拍摄图中的目标把序列图像关联起来。在对直线提取和边缘检测深入学习研究的基础上,结合被测目标的实际情况,提出并实现一种利用匹配直线和极线约束确定图像对应点的算法。在保障准确度的情况下,简单快速的确定图像间的对应信息,为获取目标的三维信息做准备。位姿参数的求解,即利用序列图片提取到的信息、拍摄时相机的姿态参数和被测物体的外形特征求解目标的位置和三维姿态。为了使测量误差尽量的小,本文利用的是序列图像对应的点线面信息进行三角测量或三焦点张量测量等多种方式的交会测量,寻其最优的解,并结合相机拍摄时刻的实际参数,求解出大地坐标系下的各个位姿参数。最后采集多组不同地方拍摄的不同目标的序列图像,实现多种交会算法并测试,对实验结果进行对比分析,验证其有效性和准确性。