PnP：外点与初值

1. 一百八十度跳变不是玄学

AprilTag 位姿偶尔跳变一百八十度——角点亚像素滑到邻边，随机采样没开，迭代法掉进局部极小。透视 n 点是非线性且外点敏感；重投影阈值差一像素有时差整个演示。标志位、随机采样、细化是契约，不是默认值能扛的——写进配置并 A/B。共面四点加错算法是现场最高频 flip 原因之一。

2. 问题与 OpenCV 默认链

已知三维点与二维观测，求旋转平移使投影近似观测。至少四点超定，最小化重投影误差。工程默认：随机采样剔外点、快速 n 点初值、迭代法细化：

python

ok, rvec, tvec, inliers = cv2.solvePnPRansac(
    obj_pts, img_pts, K, dist,
    reprojectionError=3.0, confidence=0.99,
    iterationsCount=100, flags=cv2.SOLVEPNP_EPNP)
if inliers is not None and len(inliers) >= 4:
    rvec, tvec = cv2.solvePnP(
        obj_pts[inliers], img_pts[inliers], K, dist,
        rvec, tvec, useExtrinsicGuess=True,
        flags=cv2.SOLVEPNP_ITERATIVE)

重投影阈值是 L2 像素，通常二到五像素，匹配检测噪声。物点与平移同单位毫米或米，混用尺度静默错。OpenCV 文档明确物点和平移同单位。

3. 标志位选择

标志	适用
快速 n 点	通用初值，至少四点，快
迭代法	需初值，列文伯格细化精度高
共面专用	共面 AprilTag、棋盘
小点集专用	点少时
三点法	仅三点，多解需第四点消歧

共面加迭代法无好初值会多解翻转。AprilTag 务必用共面专用或板级多点估计——单标记四点共面是经典踩坑。OpenCV 四通用接口可同时试多种标志返回多解，共面场景值得开。

4. 失败模式

情况	现象
共面加错标志	一百八十度跳
点簇太小	深度旋转不可观
内参畸变错	低重投影仍错位姿
对称物体	语义错配内点仍多

可视化画坐标轴，轴长与物体单位一致。多帧融合时旋转向量平移转四乘四再插值，避免欧拉跳变。板级估计比单标记点多，部分遮挡仍可用。

5. 时间与控制

单帧解算控机器人前至少扩展卡尔曼多帧融合——时间中值滤波防单帧翻转。内点数小于四或重投影均方根超阈值时保持上一帧或安全停止，别硬输出。与惯性或先验位姿差超阈值则拒绝该帧。720p 与 4K 不能共用同一像素阈值，阈值应与焦距像素成比例。

6. 案例：共面 flip

某次 AprilTag 定位偶尔反了——随机采样用迭代法无初值，共面四点多解。改共面专用加随机采样后 flip 消失。重投影从零点六升到零点九像素（正常——共面专用不保证全局最小），但时间稳定。低重投影的错位姿比高重投影的对位姿更危险。

7. 与 yaml 和录包

标志位、重投影阈值、迭代次数写进 yaml，启动摘要打印有效值。录包含解算参数快照，复盘 flip 时能对照是否用了错误标志。我会把内点率和重投影均方根打 log，异常先查单位再查算法。换镜头或分辨率时重投影阈值应与焦距像素成比例重标定，不能沿用上一台机的 yaml。

8. 验收

内点数比例加内点重投影均方根（像素）
与惯性或先验位姿差
时间跳变检测或中值滤波日志
共面场景标志 A/B
阈值与分辨率成比例写进配置

透视 n 点是二维三维对齐枢纽。随机采样阈值、标志、细化写进配置——差一像素阈值有时差整个演示。