室内位姿测量技术在工业和生活领域发展迅速,其中基于周向视觉的多相机系统室内位姿测量技术在操作难度、复杂场景下的环境适应能力、研究和制造成本以及测量精度方面优势明显。但基于周向视觉的多相机系统在进行位姿测量的过程中,不同相机的观测信息难以被同时利用,对多相机耦合复杂结构的优化模型构建存在困难。论文针对基于周向视觉的多相机系统位姿测量问题以及基于已知约束的位姿优化问题进行研究,分别提出了解决问题的可行算法,完成算法实现,并搭建了多相机并行采集系统对算法进行实验验证。在实际测量过程中,基于周向视觉的多相机系统通过同时利用多个相机观测信息的方式获得位姿信息,并对位姿进行非线性优化的方式,实现高精度高鲁棒性的位姿测量。本文的主要研究内容如下:1.从测量模型入手,深入分析可以同时利用多相机观测信息的非中心周向成像测量模型,并在此基础上,阐述了gPnP算法的算法原理,介绍了随机样本一致性(RANSAC)原理,实现了基于Opengv的多相机系统位姿测量算法。2.提出了使用李群李代数的坐标系扩展表示方法,阐述了非线性优化的算法原理,设计了基于重投影误差的非线性优化目标函数,完成了基于左扰模型的下降雅克比矩阵推导,最后建立了基于g2o的图优化模型,实现了非线性优化算法。3.针对多相机系统的相关需求,搭建了基于树莓派的周向图像采集系统,实现了图像的采集和基于Socket接口的并行传输。4.通过仿真系统评价了空间位姿测量算法和姿态优化算法的可行性、测量精度与消耗时长,在实验室环境下使用V-STARS系统搭建三维控制场,借助多相机采集系统和激光跟踪仪T-mac六自由度测量系统进行比对实验,验证了所提算法的有效性和测量精度,并针对得到的实验结果提出未来进一步的改进方案。