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在视觉定位系统中，由于各种噪声的影响，运动目标的三维位置和姿态的计算精度受到一定限制。为了提高运动物体的定位跟踪精度，提出了一种有效的滤波算法。和已有的方法相比，这种算法具有以下两个特点：第一，不再局限于平缓运动的物体，它对于未知运动规律的机动目标同样有效，第二，由于避免了扩展卡尔曼滤波器的使用，滤波复杂度有所下降。通过分析噪声对位姿计算误差的影响，建立了一组描述位姿测量值和真实值关系的线性测量方程。然后，分别给出了两种滤波算法：基于有限记忆的检测自适应滤波和基于数值微分模型的卡尔曼滤波。在检测自适应滤波