动态位姿激光跟踪测量定向解算精度分析

激光跟踪仪采用激光干涉测量技术,可对空间运动目标进行跟踪并实时测量其空间三维坐标,具有采样频率高、测量精度高、测量范围大等特点。根据测量对象动态性的特点,对动态位姿测量的需求更加迫切,由多台激光跟踪仪组成的测量系统对目标进行实时动态位姿测量引起人们的关注。文中由3台激光跟踪仪组成动态测量系统,建立测站坐标系,根据空间直角坐标系转换模型统一测量坐标系,提出两种转换参数的计算方法,并通过实验验证两种方法的可行性和精度。     

激光跟踪仪动态精度评定方法研究

激光跟踪仪采用激光干涉测距和动态度盘测角,单次测量时间为1/3000 s,可对空间运动目标进行跟踪并测量其空间三维坐标,具有测量速度快、测量精度高、测量范围广等优点。本文在对激光跟踪仪动态跟踪原理及检校方法进行理论分析的基础上,依据激光跟踪三维坐标测量系统校准规范,利用最小二乘原理对空间所形成的圆平面进行了拟合解算,采用统计分析的方法对激光跟踪仪的动态精度评定进行了比较深入的研究;以Leica AT901-B激光跟踪仪为例,借助球杆装置,对激光跟踪仪的动态性能进行了测试。     

相机与激光跟踪仪相对位姿标定方法的研究

在空间目标的六自由度精密测量中,激光跟踪仪测量技术与视觉测量技术的联合应用越来越多,为解决相机坐标系与激光跟踪仪位姿模型的标定问题,研究一种利用罗德里格矩阵标定相机坐标系与激光跟踪仪坐标系相对位姿的方法。首先,分别用激光跟踪仪与相机测量出公共靶点坐标和拍摄含有靶点的照片,再用标志中心提取算法和单张相片空间后方交会算法解算出靶点在相机坐标系下坐标,最后利用罗德里格矩阵进行坐标系转换,即可标定出相对位姿。实验结果表明:标定模型X轴平均误差和均方根误差分别为0.005 7mm和0.006 2mm;Y轴平均误差和均方根误差分别为0.003 2mm和0.003 5mm;模型的标定精度和稳定可靠程度基本满足测量需要。     

激光干涉测量三维点坐标的PDOP模型研究和应用

激光跟踪仪的激光干涉测距精度可以达到0.5μm/m,利用激光干涉精密距离测量值可以建立高精度的三维控制网,点位误差受到测站点和定向点的空间几何分布影响。建立三维位置几何精度衰减因子模型,可以计算空间点的三维坐标测量精度随着空间位置的变化,估算激光干涉三维测距网的先验精度信息,避免不利测量位置,提高空间点测量精度。本文基于激光干涉三维测距网PDOP值计算模型,仿真计算了PDOP值的空间分布等值线模型,分析了体积值与PDOP值和点位误差的关系,并对实际算例进行了解算。     

激光干涉测距三维秩亏网的拟稳平差

激光跟踪仪采用激光干涉测距原理,其测距精度远远高于测角精度。利用激光跟踪仪的高精度激光干涉测距值,构成空间三维激光干涉测边网,可以消除测角误差对空间点位的影响,大幅度提高三维点坐标精度。由于激光干涉测距三维网存在数亏问题,且整网控制点的稳定性不同,因此采用秩亏自由网平差模型,分别以测站点和定向点为拟稳点对测量数据进行平差解算。平差结果表明,在拟稳点选择合理的情况下,空间点三维坐标平差值反算的距离与测量距离的差值优于±10μm;点位误差可以优于±20μm。     

激光跟踪仪并动态测量数据粗差探测技术分析研究

激光跟踪仪在进行动态测量时具有测量范围大、精度高、采样频率高等优点,在工业大尺寸动态位姿测量领域具有广泛的应用前景.激光跟踪仪动态测量采用空间球坐标系测量原理,三维坐标测量值缺乏检核条件,虽然测量精度高但受环境等因素影响易产生粗差,且测量系统缺少发现粗差的条件.针对这一问题,本文将小波分析技术应用于激光跟踪仪动态测量数据处理,从时域和频域的综合角度分析数据中的粗差,建立了基于小波分析的激光跟踪仪动态测量数据粗差探测模型.通过对实验测量数据的分析表明,小波分析模型能够准确地探测激光跟踪仪动态测量数据中的粗差.     

利用激光干涉测距三维网的加权秩亏自由网平差

激光跟踪仪在激光干涉测距模式下,其测距精度要远远高于测角精度,利用极坐标测量的空间点坐标精度主要受测角误差的影响,利用激光跟踪仪的高精度激光干涉测距值构成空间三维激光干涉测边网,消除测角误差对空间点位的影响,采用基于重心基准的加权秩亏网平差模型进行整网平差。定向点坐标近似值采用极坐标方法确定,测站中心坐标近似值采用距离后方交会解算,通过附加约束矩阵精密求解测站点和定向点的三维坐标值。实际计算结果表明,该模型在12m测量范围内将激光跟踪仪的点位精度由87μm(标称值)提高到了27μm。     

一种航空摄影测量自动加密方法

提出了一种航空摄影测量自动加密方法。首先由相对定向建立立体模型,并自动提取模型连接点;然后通过循环搜索,自动连接测区内的全部模型,进而得到全部影像在统一坐标系下的外方位元素,这也是本方案的创新之处,以此为基础,利用光束法平差优化各相机的位姿参数;最后,由不少于3个地面控制点进行绝对定向,从而得到各相机的绝对位姿参数,由空间前方交会即可解算加密点的大地坐标。试验结果表明,当将定向点均匀分布于测区时,检查点的平面和高程误差满足我国现行航空摄影测量规范对航测生产的精度要求;若将定向点分布于测区一侧,检查点的精度也达到了一定水平,表明可以根据分布于一侧的少量控制点来测绘全测区地形。     

多台激光跟踪仪联合动态位姿测量精度评定方法研究

多台激光跟踪仪组网联合动态测量具有测量范围大、测量精度高、采样频率高的优点,在工业大尺寸动态位姿测量领域具有广泛的应用前景。目前激光跟踪仪动态测量精度评定主要针对单台激光跟踪仪,无法满足多台激光跟踪仪动态位姿测量精度评定的要求。文中提出基于物方先验约束条件的动态位姿测量精度评定方法,通过空间圆轨迹发生器和铟钢四面体,提供刚性约束条件和动态测量基准,实现对不同运动速度、不同采样频率的位姿测量精度进行评定。测试数据分析表明,基于物方先验约束条件的动态位姿测量精度评定方法能够有效的实现对测量精度的评定。     

粒子加速器隧道准直测量中激光跟踪仪光束法平差的误差分析和应用研究

粒子加速器隧道准直测量往往沿直线或环形布设控制网,利用激光跟踪仪进行测站搭接测量时,误差会沿测站前进方向不断积累。为了提高现有跟踪仪控制网测量精度,首先推导了激光跟踪仪光束法测量的误差传递路径公式,分析了未知控制点的误差来源;然后根据激光跟踪仪光束法平差原理得到4种不同方案,即无固定站心参数、固定站心姿态、固定站心位置和固定站心位姿,通过光束法平差解算并对比分析各方案。实验结果显示,4种方案解算点的绝对位置精度从高到低依次为固定站心位姿、固定站心位置、固定站心姿态和无固定站心参数。首尾闭合解算的平面位置均方根误差为0.147 mm,小于未闭合解算的0.163 mm,且在15 m×10 m×3 m的测量范围内,无固定方案平差解算的姿态和平面位置均方根误差分别为3.58 s和0.144 mm。实验结果表明,测站闭合能增强约束,固定站心位姿能有效抑制光束法测量的误差积累,从而提高整网平差解算精度。固定站心位置结果优于固定站心姿态,说明站心位置是影响激光跟踪仪平面光束法平差的重要参数。该研究可为今后高精度激光跟踪仪光束法平差方案设计提供参考。     

基于激光扫描仪的点云模型的自动拼接

利用非接触式三维激光扫描仪对目标进行旋转扫描,获得目标的不同旋转位置的空间数据和数字影像,对相邻的两幅立体影像利用匹配方法寻找同名点,并映射到空间方,同时利用相对定向和空间相似变换分别剔除像方和空间方的粗差,以获得相邻两个坐标系准确的空间相似变换参数,根据空间相似变换参数将位于相邻的两个坐标系的空间点统一到同一个坐标系中去,完成三维数据的配准。     

多像位姿估计的全景纹理映射算法

纹理映射技术作为获取具有丰富纹理信息的真彩色点云的有效手段，正以其独特的优势广泛地应用于众多行业领域。研究了一种利用三维激光扫描仪与外置数码相机联合标定解算多张影像位姿并获取全景真彩色点云的方法。其基本思想是利用摄像机与激光扫描仪固有的相对位置姿态，通过对首张影像进行标定得到其位置姿态后，利用摄像机空间旋转的几何特性，根据首张影像的位姿获取其余影像的位姿，继而完成多张影像的纹理映射，获取全景彩色点云。对比目前主流的全景影像纹理映射算法，该算法在精度与效率上均有一定提高。对多种点云数据进行纹理映射实验，结果表明，该方法能够快速准确地获取真三维全景彩色点云，为三维精细化建模提供了数据基础。     

一种基于序列立体观测的非合作目标位姿监测方法

非合作目标的位姿监测,是空间目标态势感知的重要内容之一。本文提出了一种基于立体观测的非合作目标位姿变化监测方法,采用单目观测序列提取Harris角点,运用金字塔稀疏光流法对其进行运动跟踪,利用影像匹配和前方交会获取运动点三维坐标,最后将运动点坐标带入运动方程解算目标位姿变化。半实物仿真试验结果表明:相机距目标距离约为2.5 m时,位置变化检测精度优于2.5 mm,姿态变化检测精度优于0.5°。相比于基于先验信息和特征提取的传统方法,该方法基本满足对非合作目标监测、跟踪、绕飞时位姿测量需求,且在适应性和精度上均有提高。     

点-线特征联合的全景图像位姿解算方法EI北大核心CSCD

目前,全景图像位置和姿态参数的解算多基于点特征,而场景中普遍存在的线特征尚未得到充分利用。本文提出一种点-线特征联合的全景图像位姿解算方法,不仅可用于点特征缺失场景中全景图像位姿参数的解算,而且在点特征充足的场景中可提高位姿解算的精度和稳健性。该方法中的线特征使用线上的任意两点表示,不要求全景图像和三维场景同名线上的选点具有对应关系,因而易于选取,具有极大的实用性。首先,使用直接线性变换构建点-线特征联合的全景图像位姿解算模型,并针对水平线和垂直线获取简化后的模型;然后,利用仿真道路场景,从特征点和线的不同组合方式及大姿态角两方面分析该模型的适用性,并通过人工引入不同类型及量级的点-线误差分析该模型的容差性;最后,将本文方法应用于全景图像与激光点云的融合,从理论和实践两方面证明点-线特征联合的位姿解算方法在精度、稳健性和容差性方面优于单纯的点特征解算方法。     

一种直线特征的近景影像绝对定向算法

针对近景影像存在遮挡、重复纹理,导致通视情况较差以及缺乏同名特征点的问题,该文在传统点摄影测量的基础上结合计算机视觉理论,提出了一种基于直线特征的近景影像绝对定向算法。对于近景影像直线特征易于识别且大量存在的优势,建立了空间直线关系,推导了直线特征约束的误差方程,实现了基于直线特征的绝对定向元素和影像位姿解算。通过虚拟和真实数据实验,验证了本文方法对近景影像绝对定向元素解算的可行性,降低了对控制点及同名点的要求,并通过点线联合平差进一步提高定向结果的精度和稳定性。     

三维目标位姿跟踪与模型修正

本文是机器视觉参量下的三维数字摄影测量智能构像基础工作之一：成像系统位置姿态自动跟踪与精密修正,属于摄影测量与机器视觉、数字图像处理等学科交叉的摄像测量领域。针对基于目标3D模型的位姿跟踪问题开展研究,对相关研究的现状进行梳理,并提出系列位姿跟踪与模型修正方法。在完全已知目标3D精确模型的情况下,对于包含丰富直线特征的特殊目标,提出基于直线模型的目标位姿跟踪方法,实现了目标位姿参数的精确跟踪;为处理更为一般目标,利用目标的3D边缘模型,提出法向距离迭代加权最小二乘位姿估计方法及距离图迭代最小二乘位姿跟踪方法。当目标3D直线模型参数不准确时,结合光束法平差思想,提出一种针对序列图像的基于3D直线模型同时位姿跟踪与模型修正方法,联合优化求解目标位姿参数及3D直线模型参数,在模拟空间卫星目标位姿测量的仿真试验中,模型直线朝向、位置误差及目标位姿平均角度、平均位置误差分别为0.3°、3.5 mm及0.12°、20.1 mm。针对包含丰富直线特征的目标,在其3D直线模型完全未知的情况下,提出基于序列图像直线对应的目标结构重建与位姿跟踪方法,利用序列图像信息,在SFM框架下同时优化求解目标直线模型参数及位姿参数,仿真试验条件下,重建模型直线朝向、位置误差及位姿参数平均角度、平均位置误差分别约为0.4°、7.5 mm及0.16°、23.5 mm。     

众源空中全景影像位姿的透视变换解算方法

由于缺少位姿信息,众源空中全景影像无法在地理信息空间中精确定位定向,本文提出了基于透视变换的众源空中全景位姿解算方法。首先阐述基于透视变换的球面全景空间交会方法原理,设计了位姿解算方案;其次构建了球面全景模型,使用透视变换实现了“平-球-平”模型变换;然后依据模型变换的变形特征,设计了迭代重加权最小二乘法解算位姿参数;最后以登封市纸坊水库空中全景影像为案例,验证了本文方法的可行性和可靠性。     

基于线定向设站法建立独立坐标系的探讨及其应用

线定向设站是指全站仪任意设站后，分别测量两个特征点，并以第一个点为坐标原点，第二个点为X轴或Y轴方向，建立独立坐标系并解算测站空间坐标及方位角的设站方法，通过该方法可方便测量出空间特征点至某铅锤面的垂直距离。以徕卡TS60全站仪为例，本文介绍了线定向设站的作业流程及方法，对设站建立的独立坐标系的模型进行了探讨，并以某厂房内单梁桥式起重机两根平行钢轨的变形测量为例，介绍了该方法在工程测量中的应用。     

大尺寸动态测量技术综述

随着工业产品尺寸的不断增大,空间位姿测量需求的不断增多,大尺寸动态测量技术的应用将会非常广泛。目前,大尺寸动态测量技术主要包括全站仪动态测量技术、数字摄影动态测量技术、室内GPS动态测量技术、激光跟踪仪动态测量技术等。本论文从现代工业发展需求出发,介绍了当前几种大尺寸动态测量技术的原理、特点及应用,并对大尺寸动态测量技术的发展进行了展望。     

智能驾驶中点云目标快速检测与跟踪

利用实时车载激光点云，实现城市环境下的多目标快速检测与跟踪。动态目标跟踪是实现城市环境下自动驾驶的关键，是三维城市场景感知的研究难点。相比于图像，三维激光点云数据更适合用于目标三维形状估计和运动预测，所以广泛应用于无人驾驶方案中。使用基于目标模型和卡尔曼滤波的目标跟踪框架，针对稀疏点云数据中常见的过分割和欠分割问题，提出一种关联历史跟踪结果和目标检测的快速跟踪算法。将跟踪结果作为先验知识，与下一时刻的目标检测关联，增强目标检测的稳定性。该算法已经应用到搭载三维激光扫描仪的自动驾驶汽车中，实验证明，该算法适用于城市交通场景，且满足实时解算需求，单帧处理平均耗时58 ms。