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A Robust Algorithm for Estimating Motion Parameters Based on the Modified LMedS

机译：基于改进LMedS的鲁棒运动参数估计算法

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We put forward a robust method for estimating motion parameters from the 3-D space position vectors of feature points on the basis of the modified least median of squares (LMedS) regression estimator. First, initial values of motion parameters are estimated by the primary LMedS, then the motion parameters with an iterative reweighted estimator are re-estimated, in which a hybrid weight function of Huber weight and Tukey weight takes place of the dichotomy weight in the primary LMedS. The algorithm alleviates the difficulty of deleting some outliers while SNR is too low, so we can get a more accurate estimation. Computer simulations show that its performance is satisfactory.
机译：我们提出了一种基于改进的最小二乘平方中值（LMedS）回归估计器从特征点的3-D空间位置向量估计运动参数的鲁棒方法。首先，通过主要LMedS估计运动参数的初始值，然后使用迭代重加权估计器对运动参数进行重新估计，其中，Huber权重和Tukey权重的混合权重函数代替了主要LMedS中的二分权重。 。该算法减轻了SNR太低时删除一些离群值的困难，因此我们可以获得更准确的估计。计算机仿真表明其性能令人满意。

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