论文《MLPnP - A Real-Time Maximum Likelihood Solution to the Perspective-n-Point Problem》提出了MLPNP算法，这是一种基于迭代的优化算法。其核心思想是通过最小化重投影误差来实现对目标物体的测量。MLPNP采用了一种新的优化策略，即将目标物体的位置和方向分别进行优化。这种策略有助于更好地解决视觉测量过程中的非线性问题。研究人员进一步提出了基于加速度计和陀螺仪的先验信息优化方法，以提高算法的速度和精度。这种优化方法可以加速算法的收敛，并且在不同的视角下实现目标物体的精确测量。
