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使用曲线定位的好处是：首先，自然界许多物体的表面上有曲线特征；其次，曲线包含三维物体的全局位姿信息；最后，对曲线的表示是对称矩阵，因此数学处理起来很方便。在很多情况下，我们可以获得闭式解，从而避免了非线性搜索。对比于其它两种特征，不足的地方是自然界中还是点特征和直线特征更普遍存在，具有广泛的适用性。
对于曲线表面的物体，一些学者提出了使用曲线进行定位的方法，如图1.3所示。当用曲线进行姿态估计时，一定要对复杂的非线性系统进行求解。Forsyth等对于共面曲线提出一种定位方法，这种方法是对两个四次多项式进行求解。Ma Songde提出，对于两个非共面曲线，它的姿态可以对有六个二次多项式组成的非线性系统进行求解得到；当两个空间曲线共面时，可以得到物体姿态的闭式解。论文网
圆和椭圆是曲线的一种。文献[9]提出一种对圆特征进行定位，如图1.4所示，属于代数方法。在文献中，提出一种新的使用圆特征进行定位的方法，属于几何方法。
2 双目视觉法
双目立体视觉测量是基于视差原理，由多幅图像获取物体几何信息的方法。在计算机视觉系统中，双目立体视觉测量一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息，重建周围景物的三维形状与位置[3]。
基本的双目多三维物体的测量原理如图1.5所示
图中B为两台照相机的投影中心连线距离，假设焦距为f。设空间中某一待观测点在相机坐标系中的位置为Q ，左右两个相机的图像坐标为 和 ，将两台相机放在同一个竖直平面里面的话，那么他们的Y坐标是相等的，标为 ，根据相似三角原理得：
这样就可以计算出Q点的三维信息
这个方法的关键，是找出目标在左右两个照相机中的对应点进行匹配从而确定三维坐标。国内外很多学者对此匹配算法做了深入研究，例如外极线约束、形状连续约束、偏差梯度约束，另外MPG匹配和多通道匹配也是很具有代表性的匹配方法。
但是双目视觉也存在不少问题：（1）边缘匹配会有一定的模糊情况；（2）图像中重复部分队目标形成干扰；（3）如果把B的距离增大，遮挡就会很严重，对空间建立的点少，容易产生错误。
1.2.3 多目视觉法
为了解决双目视觉中立体匹配中的一些问题，引入了多目视觉法。根据摄像机的位置关系，可以分为直角三角形结构和共线结构的三目视觉。多目视觉法增加了几何约束条件，通过不少于三幅的视图来产生正确的立体匹配，解决双目视觉中的匹配多义性，这也减小双目视觉中立体匹配的困难，但结构上却增加了复杂性，同时也引入了测量误差，降低测量效率，所以在实际测量中应用较少[4]