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摘要
针对计算机视觉中传统ICP算法(Iterative Closest Point)位姿估计的噪音问题，提出一种融合ICP算法和EPnP算法(Efficient Perspective-n-Point)的位姿估计。首先通过分析比较ICP算法、EPnE算法的优缺点，然后针对ICP算法对点云特征点未知情况下的失真问题，将EPnE算法对噪音处理的优势引入ICP算法中，提出了ICP和EPnE融合算法，结果表明上述算法在未知深度下对点云的识别更为准确，验证了上述算法的有效性，为机器视觉技术在人工智能产业的应用提供参考。
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