利用稳健WTLS方法进行三维激光扫描标靶球定位

针对标靶球定位缺少有效的确定协因数阵方法的问题,顾及点到平面的距离反映了点与平面的相关性及入射角对点云数据点位精度的影响,将两者推广到三维激光扫描标靶球定位中。以距离、先验入射角确定各点协因数值,并给出观测向量协因数阵及系数矩阵协因数阵,利用稳健加权总体最小二乘方法进行标靶球定位。实例表明,以距离确定协因数阵的稳健加权总体最小二乘方法解算标靶球参数估计比其他方法更精确。     

一种快速稳健的标靶球定位方法

为解决点云配准中传统定位方法计算复杂、崩溃率有限等问题,提出一种快速稳健的标靶球定位方法。首先结合加权Hyper方法和截断最小二乘法LTS,引入截断参数;然后通过抽样得到子集,并最小化子集中点云的忠实距离平方和;最终得到快速稳健的估计球面参数。结果表明,该算法能够得到准确的球心坐标,与稳健总体最小二乘法和M估计法相比,该算法的崩溃率和计算效率显著提高。     

稳健的回光反射平面靶心定位算法

针对因回光反射平面标靶点云数据缺失或冗余而难以准确计算靶心坐标的问题,本文提出一种基于距离标靶重心最远点的边缘点提取和靶心定位算法。首先,进行点云数据预处理,先人工大概选取出标靶点云所在位置,并根据回光反射强度信息提取出标靶点云,对标靶点云进行粗差剔除、投影以及坐标旋转等工作;然后,进行边缘点提取,应用所提的边缘点提取算法对投影到二维平面的标靶点云进行边缘点提取;最后,进行靶心定位,先应用抗差最小二乘对边缘点进行拟合计算圆心坐标,然后将其旋转回三维空间作为靶心坐标计算值。实验结果表明,本文提出的边缘点提取算法能高效、准确地提取出标靶边缘点,比文献[12]中的边缘点提取算法节约了大量时间,并且应用所提取出的边缘点能稳健地计算出靶心坐标,与基准值的偏差在亚毫米以内,优于文献[11]、[12]算法靶心计算精度,有效地解决了残缺或冗余的回光反射平面标靶点云靶心定位问题。     

加权总体最小二乘点云平面拟合定权方法探讨

针对加权总体最小二乘点云数据平面拟合方法中缺少统一定权准则的问题,提出以先验入射角及距离定权两种方法。利用稳健估计构造了基于强度值定权的稳健加权最小二乘、基于先验入射角定权的加权最小二乘与基于距离定权的加权最小二乘3种新的平面拟合算法,并应用于拟合扫描不同反射材质获取的平面点云数据。算例表明,〖JP2〗以距离定权构造的距离加权总体最小二乘法的各项精度指标均优于其他算法,拟合效果最好。     

基于整体最小二乘的稳健点云数据平面拟合

针对点云数据平面拟合方法没有完整考虑测量数据中的误差及系数阵中误差的情况,提出稳健整体最小二乘点云数据平面拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的平面参数估值。实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和稳健整体最小二乘拟合法对仿真点云数据和真实点云数据进行平面拟合,结果显示该法能克服异常值的影响,得到可靠的平面参数估值,具有稳健性。     

加权总体最小二乘方法在ITRF转换中的应用

针对ITRF转换中,两套坐标系下的点坐标值均存在误差,且各点之间精度不等、甚至相关的情况,提出利用加权总体最小二乘方法对转换参数进行解算。通过模拟数据和真实数据的解算证明了加权总体最小二乘方法在ITRF转换中的适用性,与其他方法相比,利用加权总体最小二乘方法能够得到准确的、更为合理的转换参数。     

基于补偿最小二乘的平面点云拟合方法

采用补偿最小二乘进行估计解算,同时兼顾参数和非参数两类因素,极大地提高了平面点云拟合精度。通过对斜面、水平面和垂直面3种平面分别使用最小二乘方法、特征值方法以及补偿最小二乘方法进行拟合,结果显示,补偿最小二乘方法的拟合效果最优。     

变异函数模型参数的加权总体最小二乘回归法

顾及距离值的随机误差,提出用加权总体最小二乘回归法估计变异函数模型参数。通过协方差传播律发现,分组后的变异函数值和距离值是不等精度的。给出距离值的定权方法,结合熵权法和点对数法迭代解算模型参数。以幂函数模型为例,模拟数据和实测数据的结果表明,加权总体最小二乘回归法更加合理,参数的估计精度也更高。     

整体最小二乘和最小二乘拟合空间直线的比较

给出整体最小二乘法拟合空间直线的一种迭代算法。将空间直线垂直投影到坐标平面,分别采用整体最小二乘法和最小二乘法拟合直线。对坐标点等精度观测、非等精度观测和坐标分量非等精度观测3种场景进行模拟计算,比较两种方法估计的参数和验后单位权方差,并对三维激光扫描仪实测数据拟合结果进行分析。     

多元加权总体最小二乘新解法

将多元加权总体最小二乘模型进行变换,转化为加权总体最小二乘模型,推导构造新的系数矩阵和系数矩阵元素协因数阵的公式,研究多元加权总体最小二乘的解算流程。以Jazaeri加权总体最小二乘为例,给出多元总体最小二乘参数的解算过程。通过算例分析和比较,验证了该方法的有效性。     

����������С���˵ĵ��漤��ɨ������λ����

????????????λ????С?????λ??????????????????????????漤?????????λ????????С????????λ???????????????????????????С??????????÷??????????????????????????????????????????????????????????С?????????С????????????????????????????????????????嶨λ???????     

һ�ֻ��������Ŀռ�Բ��ⷽ��

???????μ?????????????????????????棬?????????????????д?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????м???????????÷????????????????????????????????????????????????     

����Cook�������ά����ɨ�����ƽ�����

??????????????????????????????С?????????????????????????????????????Cook???????С??????????????????????????????????????????????С???????????????????档??????????÷????????????????????????????н?????????????????????????????????????????????     

Բ�������������������·���

???????????????????????????????????????μ????????????????????????е?????????????????????е???????????????????????????λ???????????????????????????м???????顣?÷????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????     

土质边坡空间临界滑动面搜索的优化算法

将二维均质土坡作为平面应变问题,假定滑动面是一个圆弧,将滑弧圆心与半径转变为后缘剪入点、坡脚剪出点和过后缘点滑弧切线与x轴的交点等3个点的横坐标,然后以这3个参数为变量,给定合理的取值区间,应用黄金分割法搜索二维边坡的最小稳定系数及相应的临界滑动面。进一步假定均质土坡的三维空间滑动面为一旋转椭球体,旋转椭球体的竖向中轴面和二维的圆弧面一致,给定椭球体不同的水平轴半径值,采用以上二维滑动面搜索方法可求出不同水平半径所对应的三维最小稳定系数及相应的椭球面。结果表明:边坡的三维稳定系数没有极小值,但有极限值;对于横向延伸长的无限边坡,三维稳定系数逼近二维稳定系数,当旋转椭球长轴与短轴之比大于3时,二者很接近,边坡稳定性可简化为二维来分析;对于受地形、地下水等条件约束的短边坡,三维效应明显,在考虑实际边界条件的情况下按三维来分析。     

һ��ƽ����ĵ���ȡ�㷨

??????????α?????????б????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????е???α?磬?????????????????????????????????????÷????????У???????????????????????????????????????￡????????????б????????????÷???????????????????????????     

����Լ�������Ŀռ�ƽ��Բ��������Ϸ���

???????????????????????????????????????????????????淽???????淽??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????÷???????????