一种迭代法的圆曲线拟合方法

针对在实际测量工作中量测圆心坐标及半径时存在的问题,该文基于迭代法的思想,推导了一种圆曲线拟合的方法,并用实例数据进行了检验。结果显示,该方法在离散点均匀采集或非均匀采集的情况下均具有良好的拟合效果,与目前在圆曲线拟合方法中普遍采用的最小二乘法相比,具有同样高的拟合精度,验证了该拟合方法的正确性与可行性。     

车载GPS道路数据采集与线形参数的计算

在对我国公路现状进行普及调查的过程中,线形数据的采集和参数的计算是一项非常重要的工作.利用动态GPS进行公路线形数据的采集工作,通过后处理计算获得公路上各点准确的3维坐标,探讨了利用GPS获得的公路散点数据进行直线、圆曲线参数计算的方法,该方法无须给定参数的近似值,具有计算简单方便的特点.利用平差后直线和圆曲线的参数计算缓和曲线的参数,然后对直线、圆曲线、缓和曲线的连接给出了处理方法.利用在上海市外环线进行采集的车载GPS道路数据,采用叙述的方法对试验数据进行了处理,说明该方法是可行的.     

法线式直线方程在圆曲线测设中的应用

圆曲线的详细测设是先计算出圆曲线一定间隔的各中桩的坐标,然后通过全站仪极坐标放样的方法在实地放出各中桩的位置。本文通过建立圆曲线两切线的法线式直线方程,并以此推求出过圆心平行切线的两平移直线的法线式直线方程,进而通过解方程组求得圆心坐标,同时求出圆心到圆曲线上任意点的距离和坐标方位角,然后按照坐标正算的方法求得各中桩的坐标。     

外缺圆圆心检测

圆心检测中,圆的边缘缺损会影响圆心检测的精度。霍夫圆圆心检测具有良好的稳定性,但是精度稍低;最小二乘圆拟合,具有较高的精度,但是易受噪声点的干扰。针对这种情况,本文提出了一种基于霍夫圆的亚像素缺损圆圆心检测方法。先利用霍夫圆检测出粗略圆心坐标及半径,再利用轮廓检测技术提取出所有轮廓点的坐标,并根据霍夫圆检测出圆心及半径对轮廓坐标进行筛选,保留在圆上的轮廓坐标,并利用这些轮廓点坐标进行最小二乘圆拟合求出圆心。实验结果表明,该方法适用性较广,简单可靠,精度高。     

车载POS公路线形特征识别与参数计算

为了高效获取高质量公路线形参数信息,采用车载定姿定位系统（position orientation system,POS）获取的离散坐标、姿态等信息,通过后处理的方式反演公路线形参数及特征。包括利用均值加速中值滤波平滑的姿态信息分析曲率分布特征,并进行线形特征初步识别、直线和圆曲线线形窗口准确识别与参数计算,利用平差后的直线和圆曲线参数计算缓和曲线参数,最终获得全路段最优化轨迹及线形特征信息。利用该方法处理某公路路段（全程20 km）的车载POS数据,处理结果证明该方法简单高效,具有可行性。     

分段二次曲线拟合法在联网高速测量中的应用

分析了现有曲线模型构建及其参数求解方法,改进了二次曲线的参数方程,建立了分段曲线拟合模型。采用最小二乘算法求解模型参数,有效避免了病态问题。利用固定步长逼近算法解算采样点与拟合曲线的最近距离,并将其作为采样点与拟合曲线的残差值;再利用限定阈值的方式对拟合曲线进行分段。通过交叉采样点拟合的方式检查曲线拟合的精度,结果表明该分段曲线拟合算法高效、可靠,精度符合生产要求。     

基于视觉的大半径圆曲线车道线识别

车道线识别是自动驾驶中车道保持系统的关键技术,为提高大半径圆曲线车道线识别精度,本文将两侧弯曲车道线化分为多区域,利用直线段和贝塞尔曲线进行拟合。首先在感兴趣区域(ROI)进行图像预处理,并根据车道线特征像素点的分布情况,通过车道线变化规律判定转向;然后根据转向按照不同的比例和方式进行左右车道线的区域划分;最后通过Hough变换识别相应区域的直线段,将小于阈值的直线段用直线连接、大于阈值的利用贝塞尔曲线连接,以识别完整弯曲车道线。试验结果表明,该算法对大半径车道圆曲线的识别具有较好的稳健性。     

圆曲线的拟合方法与精度分析

本文给出了测量三点或多点拟合圆的具体公式 ,推出了相应的精度估算式 ,据此研究了拟合圆时测点的最优构形及其对拟合圆的精度影响问题 ,所得结论对实际工作中根据圆周或圆弧段拟合圆心及半径有指导意义     

虚交缓和圆曲线的放样

在公路的中线测量中，当圆曲线的半径较小时（《JTJ011—94公路路线设计规范》规定当圆曲线半径小于500米时要加设缓和线），通常需要在直线与圆曲线相结合处加设一段半径由零渐变至圆曲线半径的缓和渐变线，这种由圆曲线和渐变线组成的综合曲线称为缓和圆曲线。     

通用模型法测设公路中桩坐标

根据道路线形的特点，为了便于测设中桩坐标，建立了一种道路中桩坐标测设的通用模型，并给出了中桩坐标测设的通用公式，其不仅适用于直线元、圆曲线元，还适用于缓和曲线统一坐标的计算，尤其是立交匝道中用于连接两不同半径圆曲线的不完整缓和曲线的计算。     

高速公路竖曲线及超高渐变段高程计算研究

利用Excel强大的计算功能,将变坡点里程、变坡点高程、凸竖曲线和凹竖曲线半径等参数输入设计好的程序中,解决高速公路纵断面各个设计中心点设计高程、超高等问题,不仅节省时间和资金,又提高了工作效率.     

既有铁路曲线整正测量

针对传统方法进行既有铁路曲线整正测量精度低、效率低、安全性差,难以满足维修养护中大机作业要求的问题,提出了将现代测绘技术应用于既有线测量的方法。建立全线统一的三维控制网,并加大轨道控制网点位密度,有效地方便了线路中心坐标采集以及调线作业;采用了初拟合与调整、考虑调线控制关键点、进一步细化拟合与调整的平面曲线优化方法;创造性地采用非接触性测量方法,进行桥梁偏心的精确测定。所提方法应用于数条长大既有线路进行实践检验的结果表明,曲线整正测量精度明显提高,并在面对复杂曲线时也能较为快速地拟合出拔量最小的优化曲线,其在生产中切实可行,能够满足现代化既有线维修养护需要。     

最小二乘法和迭代法圆曲线拟合

为了提高形变监测中圆曲线拟合的精度,该文在总结已有的圆曲线拟合方法的基础上,推导了一种基于最小二乘法的圆曲线拟合方法:以原半径与拟合半径的几何距离差值平方和最小为准则,在计算过程中再结合迭代法,在离散点非均匀采集的情况下有效地提高拟合精度。最后运用程序对模拟数据及实例数据进行了处理分析,结果证明该拟合方法是可行的。     

圆曲线拟合的总体最小二乘算法分析

针对圆曲线拟合参数求解的问题,该文在分析现有的圆曲线模型构建及其参数求解方法的基础上,以圆曲线的参数方程建立圆曲线拟合模型,采用总体最小二乘算法的求解模型参数。通过实例数据和模拟数据,对比分析现有以一般方程构建的圆曲线拟合模型的最小二乘算法、混合总体最小二算法以及根据协方差传播定率定权的加权总体最小二乘算法计算结果。实验结果表明,采用该文提出的总体最小二乘算法求解由参数方程构建的拟合模型,效率和准确度均有所提高。     

既有铁路曲线整正平差算法

在研究铁路线形特点和曲线整正原则的基础上,探讨以既有铁路线实测坐标为观测值,运用最小二乘平差方法进行曲线整正计算的方法.首先讨论铁路曲线平差的数学模型,然后给出曲线整正平差算法中拨距量计算的有关算式并对两则算例进行分析.结果表明这种平差算法不仅能够满足曲线整正计算的各项原则和技术要求,而且计算方便,精度高于传统方法.     

一种曲线拟合圆心坐标算法及精度分析

针对在工程应用中,经常需要根据某些圆形物体上的离散点求取其圆心坐标,而采用何种算法简单易行,其精度又与哪些因素有关的相关研究较少的问题,该文提出一种利用曲线拟合求取圆心坐标的简洁算法,并编程实现。然后采用模拟仿真结合统计分析的方法评估了该算法在不同条件下的拟合精度,得出测点误差越大,拟合精度越低;测点个数越多,分布越均匀,拟合精度越高;圆半径对拟合精度影响甚小等结论。在某工程项目中使用该算法得到的结果精度较高,验证了其有效可行,且与采用其他方法得到的坐标值较为接近,说明了该算法的可靠性高。     

圆曲线拟合算法中的粗差探测与识别

针对传统的圆曲线拟合算法抵御粗差影响能力较差的现状,该文提出了一种圆曲线拟合数据的粗差探测方案。该方案基于Pratt代数拟合算法,首先构造衡量拟合数据优劣的质量指标,据此迭代剔除数据中的异常值,然后在既得圆心估值的基础上,重新评估已被标记的可疑观测值,识别出真正的粗差并将其剔除。实验结果表明,该方法能够准确识别出数据中的粗差,有效提高圆曲线拟合的精度。     

有效提高既有线定位精度的分析研究

时速达200km/h以上的铁路既有线改造工程,对既有线的测量工作提出了新的要求,原布设外移桩导线的测量精度已不能满足工程建设的要求。利用精测网点CPⅠ、CPⅡ,直接对既有线的位置进行精确定位,是拟合整正既有线线位的必然要求,本文就是通过分析和实践,提出了提高既有线点位精度的方法及可靠性分析。     

数字化曲线的参数平差

针对数字化地图的特点和一般数字化曲线拟合方法的不足,提出利用附有限制条件的参数平差来估计拟合曲线参数的计算方法。在参数平差中,把纵坐标和横坐标均看作为观测值,综合处理偶然误差和系统误差的联合影响,利用参数的协方差矩阵对平差结果进行精度评定,并利用圆曲线函数模型进行平差实例计算,检验了参数平差的合理性。     

利用直线特征进行单幅图像畸变校正方法

针对传统镜头畸变校正方法较少,并考虑畸变中心带来的不利影响,提出了一种基于单幅图像直线特征的畸变校正方法,且能够同步地估计畸变系数和畸变中心。在单幅图像中建立单参数划分模型,深入分析了空间直线与畸变后直线的几何关系,证明了空间三维直线经镜头畸变后,在二维平面形成圆弧,并且从该圆弧圆心为圆心的同心圆上的某点即是畸变中心,进而基于圆拟合方法对畸变参数进行估计。与已有方法相比,该方法考虑了畸变中心的影响,并且直接使用畸变点进行畸变参数估计,因此,具有更高的校正精度和更强的鲁棒性。实验中,首先对拟合图像进行实验,针对不同噪声、不同畸变系数对各种算法展开了三组仿真实验,结果表明,利用列文伯格马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法进行圆拟合和畸变参数估计的方法性能表现良好。展开对真实黑白棋盘的畸变校正实验,运用三种算法对棋盘中13条直线进行畸变校正后的测量,表明LM算法要明显优于其他两种算法,有着良好的畸变校正效果。最后对真实场景的图片进行测试,取得了较为理想的畸变校正结果。