智能手机移动测量方法的设计与实现

近年来，智能手机在快速的发展过程中逐渐集成了多种传感器，包括位置传感器、磁力计和加速度计等姿态传感器和数码相机等；同时，由于它所具备的体积小、成本低的优点，为实现手机影像移动量测提供了可能。本文通过Android系统平台及智能手机集成的多传感器，提出了一种新型的智能手机影像量测方法。该方法首先对手机相机进行标定获取内方位元素，并进行Android应用程序的开发，在获取影像数据的同时获得手机的位置姿态数据；然后对影像数据进行特征点提取、匹配及错误点删除，并根据位置姿态数据和同名点图像坐标，利用空间前方交会计算目标点的三维坐标；最后通过光束法平差进行整体优化。试验结果表明该方法获取的位置信息可达到较高的精度。     

基于查找表的MODIS逐像元大气校正方法研究

以6S大气辐射传输模型为基础,计算了气溶胶光学厚度、太阳天顶角、传感器天顶角以及地表海拔变化对于校正得到的地表反射率的影响,讨论了6S模型对于这些参数的敏感性,提出了一种基于查找表的大气校正方法,利用6S模型离线计算建立了不同气溶胶的光学厚度、太阳天顶角、传感器天顶角以及地表海拔条件下大气校正系数的查找表,基于该查找表对MODIS影像进行逐像元大气校正。通过对本文方法、6S在线校正方法和利用统一输入参数校正方法的比较表明,本文方法的计算结果与6S在线校正方法很接近,说明本文方法可以有效地改善由于大气条件、传感器位置等空间分布差异对MODIS图像大气校正的影响。     

室内三维场景纹理手机图片的自动更新方法

当前室内三维建模的纹理映射工作主要依赖人工完成，工作量大、处理效率低，且对建模后室内环境的变更难以实现及时更新，导致室内模型纹理存在不真实甚至错误的现象。对此，提出一种室内三维模型纹理手机图片的自动更新方法，该方法主要以手机拍摄的图片为数据源，首先利用智能手机传感器获取拍摄图片的位姿参数，进而通过室内场景理解技术提取图片空间中的三维布局结构，最后与几何模型进行坐标点匹配解算纹理坐标，实现手机图片到三维几何模型的自动纹理映射。实验结果表明，该方法能够利用手机图片数据实现室内环境下的三维模型纹理自动生成及动态更新，有效提高室内三维场景表达的真实性。     

一种基于智能手机的室内地磁定位系统

研究分析了手机传感器和室内地磁场的性质后,针对室内定位问题提出了一种基于客户端 服务器架构的定位系统.因智能手机大多搭载了能够收集地磁信号的三轴磁通门传感器,提出了两种构建位置指纹的方法:将地磁传感器的数据水平化,或是结合方向信息和地磁数据构建混合位置指纹,并通过将定位区域划分为网格的方式构建定位基准图.针对两种位置指纹设计了基于欧几里得距离的匹配算法.最后,在Android平台部署应用并进行实验,分别对比了两种位置指纹的定位准确度、地磁匹配速度,实验结果表明系统能够达到1 m的定位精度.      

一种基于智能手机成像的立体量测方法

在分析智能手机相机成像参数稳定性的基础上,介绍了一种手机成像的立体量测方法。根据大角度、大重叠度且无控制点的情况,使用相对定向的直接解法来确定手机像对的相对位置关系,通过空间前方交会解算出待定点的物方空间坐标,并利用光束法平差来优化立体量测结果;同时,利用室内检校场控制点的坐标真值,验证了手机的测量精度,表明了智能手机相机可以用于近景摄影测量工作。     

基于改进重力模型的签到数据好友关系判断方法

利用签到数据进行好友关系预测是基于位置的社交网络的主要研究方向之一。由于社会关系网络数据往往事先难以获取,为了能够仅依靠位置签到数据实现好友关系判断,提出了一种基于改进重力模型的签到数据好友关系判断方法。首先,利用信息增益计算不同特征参数对好友关系的影响,并选择了用户居住地和时空共现区两个特征参数;然后,针对所选择的两个特征参数对重力模型进行改进,并利用Sigmoid函数将其值域映射到0~1,以便好友关系的判断及模型参数标定;最后,利用逻辑回归实现了模型参数的标定,并在测试数据集上实现了好友关系的预测。分别在Gowalla和Brightkite数据集上利用改进重力模型进行了交叉实验,并与好友关系概率模型进行了对比实验。结果表明,所提方法能够在仅仅依靠位置签到数据的条件下实现好友关系判断,模型在不同来源的数据之间具有较好的稳定性,且该方法的总体效果明显高于对比方法。     

一种多面阵航测相机实验室标定及系统几何校正方法

介绍了一种基于实验室标定结果的多面阵复合航测相机几何畸变校正方法。利用由二维精密转台、平行光管和大面阵相机构成的实验室标定装置,沿方位向和俯仰向均匀测定复合焦平面上成像星点位置,然后根据复合大面阵航测相机畸变模型,由最小二乘回归算出内方位元素和畸变值,最后对复合面阵影像进行几何校正,生成无畸变等效大面阵影像,解决了复合大面阵航测相机室内精确标校问题。实验证明该方法精度高,能够满足测绘应用要求。     

地面几何标定的定向片自检校光束法区域网平差模型

针对航天线阵传感器,综合镜头光学畸变影响、像元尺寸与焦距的变化影响以及镜头的旋转作用,构建8标定参数的内方位自检校模型;利用定向片内插模型,描述影像的外方位元素变化;建立自检校光束法区域网平差模型,在对模型进行线性化的过程中,引入待标定的定向片外方位元素;利用SPOT5模拟数据对平差模型进行实验验证,结果表明,平差模型能够联合标定内方位自检校参数与外方位元素,标定结果准确。     

一种基于腿部摆动角度的计步方法

现有智能手机多是利用加速计实现计步功能,结合智能手机上的陀螺仪测量参数,文中提出一种基于腿部摆动角度的计步方法。该方法依据行走过程中腿部摆动角度存在最小值和最大值,利用摆动的最大值和最小值之差应在一定范围内变化实现准确计步。首先利用陀螺仪测量值对四元数实时更新;然后通过四元数计算旋转矩阵并且计算手机的俯仰角值,也就是腿部摆动角度的变化;最后利用卡尔曼滤波处理摆动角度并计算腿部摆动的相连最大值(波峰)和最小值(波谷)差值应在一定范围内变化进行计步。实验采用日常所用的智能手机,分析了不同运动状态的计步效果并与华为荣耀V10手机自带计步器比较。实验结果表明,该方法适用于多种行走模式下的计步,精度比手机自带计步器精度高,平均计步精度达到96%以上。     

LiDAR标签和栅格占有图结合的LiDAR/IMU空间标定方法

LiDAR和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)在智能汽车获得了广泛的应用,比如高精度地图构建、车辆实时定位等。两种传感器进行组合测量时,需要知道两者之间的空间关系,包括空间旋转和平移参数。本文提出了一种基于LiDAR标签的自动化LiDAR/IMU空间标定方法。首先分析了LiDAR/IMU标定参数对LiDAR点云拼接的影响,证明了当车辆近似直线运动时,使用概略标定参数即可利用IMU的姿态信息将LiDAR点云转换到轴向近乎一致的坐标系。基于该结论,提出了一种基于IMU姿态约束的LiDAR栅格占有图构建方法,构建高相对精度的点云地图与LiDAR标签的点云进行地图匹配,获得LiDAR标签在图中的位置,相对于单点云帧互匹配方法,提高标签点云匹配的精度和可靠性。然后基于LiDAR标签的已知高精度位置,采用非线性优化方法解算栅格占有图与LiDAR标签的空间转换关系,进而求解LiDAR/IMU的空间标定参数。试验结果表明,利用本文方法获得的标定参数构建的点云地图,可实现厘米级的绝对位置精度,验证了本文方法的正确性和可行性。     

基于轨道参数修正的PALSAR-2影像正射校正技术

对PALSAR-2影像进行正射校正来评估新一代L波段的传感器的应用潜力有重要的意义。校正过程中的轨道参数误差会影响最终的校正精度。基于此,给出一种基于轨道参数修正和RD模型简化解算的PALSAR-2影像校正方法,利用模拟SAR与真实SAR影像的配准,修正轨道参数,再利用修正后的轨道参数与RD模型简化解算,完成校正工作。将该方法同时应用于PALSAR-2和PALSAR影像,并与没有经过轨道参数修正的方法进行比较,结果表明该方法可操作性强,相比于没有经过轨道参数修正的方法有较高的精度,且新一代L波段传感器影像的校正精度更高,这也进一步证实了新一代L波段传感器有更强的性能指标,应用潜力更大。     

基于自检校的机载线阵CCD传感器几何标定

将基于附加参数的自检校光束法区域网平差技术应用于机载线阵CCD传感器几何标定中,以ADS40为对象,分析集成传感器成像几何关系,引入GPS观测值数学模型和IMU视轴偏心角模型,建立用于标定的自检校光束法区域网平差模型;在深入分析机载三线阵CCD传感器成像误差特性的基础上,建立有效的相机标定参数模型;并采用检校场ADS40数据进行了标定试验,结果表明几何标定方法可行有效,可显著提高测量精度和可靠性。     

基于X射线脉冲星的环火探测器同步定位和授时仿真分析

利用X射线脉冲星观测量不仅能够为深空探测器提供稳定可靠的位置、速度和姿态信息,还能够对探测器上的原子钟进行长期误差校正。火星探测任务中,存在探测器飞行时间长,钟差随时间累积严重降低脉冲星自主定位系统的精度等问题。针对此,提出了一种环火探测器同步定位和授时方法,对钟差进行建模,将钟差模型参数纳入到滤波系统中,利用自适应扩展卡尔曼滤波器同时计算探测器的位置、速度和钟差模型参数。仿真实验表明,经滤波校正后的钟差保持在300 ns以内,探测器的位置和速度精度分别优于200 m和0.03 m/s,精度得到明显改善。     

室内监控摄像机外参数多级标定方法

针对室内监控摄像机高精度标定需求,本文提出一种外参数多级标定方法。首先,利用灭点约束获取监控摄像头初始姿态参数;然后,自适应匹配监控影像与室内三维模型;最后,通过间接平差优化监控摄像头外参数。本文采用海康威视监控摄像头进行了实验验证,结果表明本文方法可以获取高精度的外参数。     

资源三号测绘卫星传感器校正产品生产方法研究

分析了资源三号测绘卫星影像产品的高精度要求和几何处理的关键问题,提出了基于虚拟TDI CCD阵列重成像技术的传感器校正产品生成方法。尤其针对多光谱影像4个谱段采用同一虚拟TDI CCD,解决了谱段间几何配准问题。生产了河北安平地区三线阵及多光谱传感器校正产品,进行了平差实验和立体模型定向精度分析。利用传感器校正产品进行了数字表面模型(DSM)和数字正射影像(DOM)生产实验,并进行精度验证。结果表明,资源三号测绘卫星传感器校正产品的几何精度完全满足1∶5万立体测图要求。     

线阵推扫式影像近似几何校正算法的精度比较

线阵推扫式影像严格几何校正需要轨道星历参数和传感器参数 ,但在实际应用中有时无法得到这些数据 ,此时一般采用直接线性变换、一般多项式、改进多项式、有理函数等模型进行近似几何校正。在简要介绍了几种近似算法的数学模型后 ,重点讨论了利用SPOT和IKONOS图像所进行的各种实验分析和精度比较。结果表明 :有理函数模型精度最高 ,可达到子像素级 ;直接线性变换模型的精度在控制点分布状态良好时可达到 2个像素 ;一般多项式模型的精度 ,对于平坦地区的影像大约在 1个像素左右 ,但受地形起伏的影响较大 ;改进多项式模型的精度随多项式的阶数变化而变化 ,几乎不受地形起伏的影响 ,选择适当阶数的改进多项式模型可以获得较高的几何校正精度。此外 ,在选择某一种方法进行线阵推扫式影像近似几何校正的时候 ,还应该综合考虑精度、算法复杂性、对已知数据的要求等多种因素。实验表明 :对于线阵推扫式影像的近似几何校正 ,改进多项式模型精度较高、计算量较小、对控制点要求较低 ,是一种较好的近似几何校正算法     

一种基于智能手机的室内融合定位方法

随着室内无线终端与智能手机的快速发展,室内定位技术成为近几年的研究热点之一。本文研究了基于低功耗蓝牙(BLE)和行人航位推算(PDR)技术,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行融合处理的室内定位方法。该方法包含3部分:①离线阶段利用蓝牙指纹快速采集方法建立指纹库,在线阶段利用加权K邻近算法进行指纹定位;②利用手机内置传感器准确估计航向角,并结合步态识别算法和步长估计算法推算行人位置;③利用EKF对两种定位结果进行融合,获取最优位置估计。试验结果表明,融合定位方法的平均定位精度为1.17 m,90%的概率定位精度达到2 m。     

一种利用同名像点位姿变化建立某型器物量测系统误差补偿新方法

运动误差可由位姿变化反映,基于此提出了一种利用同名像点位姿变化建立某型器物量测系统误差补偿新方法。该方法首先在位置1处观测,通过控制器主动做定量位姿变化到位置2,结合位置1处外方位元素与坐标转换原理得到位置2处外方位元素初始值,进而利用条件共线方程解得位置2处标定板角点拟合像素坐标;然后在位置2处观测,并将标定板中同名像点像素坐标作为观测值,与拟合值作差可列出误差方程式,迭代求解误差改正数;最后利用获得的多组误差数据,通过非线性最小二乘拟合获得运动误差补偿模型。实验表明,利用该方法检测运动误差无需测量仪器参与,操作便捷,代价成本低;此外,补偿模型所需参数较少,补偿后误差减小至亚毫米级。     

基于激光跟踪仪的传感器坐标标定应用研究

传感器空间位置标定是测量系统集成与安装的关键技术之一。根据激光跟踪仪的特点与优势,探讨了激光跟踪仪应用于移动测量多传感器坐标转换关系标定的可行性与适用性;重点探索了基于激光跟踪仪的传感器标定测量与数据处理方法,并分析了标定误差及其影响因素。针对船载多波束单体标定需求,基于Leica AT930型激光跟踪仪和经纬仪工业测量系统展开对比分析和标定对比实验,从而证明了采用接触测量为手段的激光跟踪仪能满足部分传感器标定任务需求,能极大提升便捷性与标定效率。     

基于投影变换的线阵旋转扫描相机标定方法

针对线阵旋转扫描相机标定数据难以获取及模型解算不稳定的问题，提出了一种基于投影变换的线阵旋转扫描相机标定方法。首先构建了一种新的线阵旋转扫描相机成像模型，该模型可以根据相机旋转平台参数、线阵旋转扫描相机成像平面与其切平面的位置关系将旋转扫描图像投影为框幅式图像；然后根据构建出的成像模型，采用直接线性变换法和非线性优化方法进行相机标定和参数优化。试验结果表明，此方法简单易行，具有较高的精度。