基于罗德里格矩阵的整体最小二乘三维坐标转换模型

首先对基于罗德里格矩阵的坐标转换模型进行了分析,其误差方程中的系数矩阵也存在误差。然后在此基础上提出并推导了基于罗德里格矩阵的整体最小二乘三维坐标转换模型,该模型综合了基于罗德里格矩阵坐标转换和整体最小二乘的优点。最后通过C++编程计算两组不同数据算例说明该方法比基于罗德里格矩阵坐标转换模型具有更高的精度和可靠性。     

三维坐标转换方法研究

从理沦.卜对几种坐标转换方法作严密对比,研究各自的适用性及优缺点.推导基于罗德里格矩阵3参数的空间直角坐标转换模犁、其线性化误差方程及最小二乘迭代计算公式.通过实测数据计算表明,几种方法在精度上相似,四元组法利用了旋转矩阵的特征和所有可用的特征点,计算过程简单快速,具有较强的稳定性和实用性;SVD法理论简单,算法容易实现,但不能保证得到旋转矩阵;基于罗德里格矩阵的最小二乘迭代法理论较为复杂,不易实现,但精度可靠.     

融合罗德里格矩阵和整体最小二乘的双目机器人手眼标定算法

针对传统双目式机器人手眼标定方法中未知量多、计算复杂的特点,研究并提出了一种基于罗德里格矩阵和整体最小二乘相融合的改进算法。其中罗德里格矩阵实现了对未知量的降维;整体最小二乘顾及了系数矩阵的误差。通过大量数据分析表明,改进后的手眼标定算法较传统方法在稳定性和精度上均有大幅提高,满足了机器人视觉系统在工业检测和制造领域中的高精度需求。     

基于罗德里格矩阵的三维坐标转换方法

采用罗德里格矩阵公式,在不考虑尺度因子的情况下,建立了基于罗德里格矩阵的六参数坐标转换模型,推导了高精度参数初值计算方法,最小二乘迭代法平差公式。通过实测数据验证,通过实测数据计算,表明该算法具有精度高、稳定性强、适用性广等优点。     

基于平面特征的地面雷达点云配准算法

针对地面LiDAR点云配准中不同坐标系点云数据存在对应的平面特征不同的问题,文章提出了一种基于总体最小二乘的地面LiDAR点云数据配准算法:通过对分割后的点云数据平面拟合,得到相应法向量;根据不同坐标系中LiDAR点云数据对应的平面法向量,利用反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,用3个独立参数代替3个旋转参数,采用总体最小二乘法建立旋转矩阵解算模型;采用总体最小二乘法确定平移参数的计算公式;最后根据转换后特征点云与对应平面点云的重复情况,给出了配准模型的精度公式。实验结果表明该方法精度较高,可以取得较好的点云配准效果,适合于含有大量重复平面特征的点云数据的配准。     

多元总体最小二乘在大旋转角三维坐标转换中的应用

传统的Bursa七参数模型坐标转换方法在大旋转角应用中存在不足,且未考虑到随机误差。基于EIV模型的多元总体最小二乘方法,不仅考虑了系数矩阵和观测值的随机误差,而且直接通过奇异值分解求解坐标旋转矩阵,大大简化了计算步骤,无须迭代计算。推导了多元总体最小二乘的坐标转换公式,设计了转换算法,并利用模拟数据对大角度三维坐标转换进行了验证。结果表明:多元总体最小二乘方法比基于Gauss-Markov(GM)模型的最小二乘方法的精度更高,且无须迭代计算,计算过程更加高效。     

多元总体最小二乘在三维坐标转换中的应用

为解决总体最小二乘(TLS)解算三维坐标转换时旋转矩阵线性化导致解算精度降低的问题,提出了能够直接求解旋转矩阵的多元总体最小二乘(MTLS)模型。为了验证多元总体最小二乘坐标转换解算效果,设置了各种坐标转换实验,并与总体最小二乘法进行比较。分析了旋转角度和尺度因子对解算精度的影响,并根据实验结果得出了以下结论:在大角度及独立等权观测条件下,多元总体最小二乘坐标转换解算精度优于总体最小二乘,且算法简单无需迭代,能够实现任意尺度的坐标转换。     

总体最小二乘在沉降监测数据中的应用研究

总体最小二乘估计方法顾及系数矩阵和观测向量误差,具有最小二乘估计方法无法对系数矩阵进行改正的独特优势,在数据处理中具有广泛的应用.基于此,对目前总体最小二乘估计中的参数求解方法和精度提升方法进行了阐述,之后采用路基沉降工程实例,对最小二乘和总体最小二乘预测精度进行比较分析.实验结果表明,总体最小二乘算法的精度更高.     

多变量整体最小二乘在激光跟踪仪转站中的应用

激光跟踪仪转站实质是就是三维坐标转换,转站前后坐标误差必然存在,导致系数矩阵中必然存在随机误差。为消除系数矩阵中携带的随机误差对激光跟踪仪转站精度的影响,提高激光跟踪仪转站的精度,文章采用基于EIV(Error-in-Variable)模型的多变量整体最小二乘求解转换参数。多变量整体最小二乘在考虑观测矩阵结构性的基础上同时对观测矩阵与系数矩阵进行改正,其思路是将旋转参数、尺度参数和平移参数分开求解,避免了计算转换参数循环迭代的过程。实验结果表明,多变量整体最小二乘获得的参数估计值比最小二乘平差法获得的参数估计值更加接近设计值,提高了转站的精度。     

总体最小二乘法在坐标转换中的应用

在处理坐标转换数据的方法中,通常使用的方法是最小二乘法,但其由于不能顾及系数矩阵误差而具有一定的局限性,导致坐标转换结果的可靠性较差。因此,需要一种新的方法来弥补最小二乘法的不足。本文引入总体最小二乘法和混合最小二乘法,采用仿真数据求解坐标转换七参数,并将结果与其仿真值进行比较,证明采用混合最小二乘法得到的坐标转换七参数更接近于理论值。     

基于罗德里格矩阵的抗差迭代坐标转换算法研究

针对大旋转角坐标转换模型线性化复杂、计算量大等问题,并顾及数据粗差对计算结果的影响,根据反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,探讨一种基于罗德里格矩阵和稳健抗差估计理论进行迭代解算的高精度空间直角坐标转换方法,推导基于罗德里格矩阵进行空间直角坐标转换的七参数模型、线性化误差方程及抗差迭代计算的严密公式。通过计算与分析,表明该方法适用于任意旋转角的坐标转换,能有效抵抗数据粗差对转换结果的影响,计算精度高,收敛速度快,是一种有效、实用的坐标转换方法。     

最邻近曲面约束的近景光学影像与地面激光点云几何配准

提出一种以最邻近曲面为约束的近景光学影像与地面激光点云高精度配准方法。根据光学影像生成三维稀疏点云,以影像三维稀疏点邻近的激光点拟合的曲面为约束,结合共线条件方程建立影像三维稀疏点云与三维激光点云间变换模型,通过平差迭代解算实现光学影像与激光点云的高精度几何配准。该方法只需提供初始配准参数,无需对激光点云数据进行特征提取和分割,并且基于曲面约束有效地解决了两个点集之间难以精确确定同名点的问题。通过实际数据试验表明该方法能获得很好的配准精度。     

影像边缘特征与LS-SVM的点云边缘残缺区域修补方法

针对点云修补过程中点云边缘的残缺区域边界信息的不确定性问题,本文提出了一种基于影像边缘特征与LS-SVM的点云边缘残缺区域修补方法:首先将影像与点云进行配准,并利用亚像素边缘检测算法提取目标边缘特征;然后构造一特征平面,同时将训练样本集与目标边缘特征投影至该平面,以确定重采样范围与点位;通过利用最小二乘支持向量机回归方法,获得残缺区域的曲面方程并进行重采样,最终完成修补。实验证明,该方法得到的修补点云与原始数据融合平滑,修补效果符合实际目标的特征。     

基于二维图像特征的点云配准方法

为了提高低覆盖率点云的配准精度和收敛速度,提出了一种基于二维图像特征的点云配准方法。首先采用基于区域层次的点云配准算法实现粗配准;然后将三维点云转换成二维图像,再采用SURF算法提取二维图像的特征,并求解其匹配像素点对;最后根据二维匹配点获取相应的三维点云相关点,并计算刚体变换,由此实现点云的快速精确配准。试验结果表明,与迭代最近点（ICP）算法相比,该点云配准方法的配准精度和耗时分别提高了约20%和60%,是一种快速、高精度的点云配准算法。     

对偶四元数法在稳健点云配准中的应用

针对点云特征点含有粗差的问题,提出了基于对偶四元数的稳健点云配准方法。遵循加权最小二乘原则构建了基于对偶四元数的稳健点云配准模型,运用拉格朗日乘数法推导了旋转矩阵和平移向量求解公式,研究了新权计算与坐标转换迭代步骤。实例证明,该方法能够有效识别并剔除粗差,提高点云配准精度。     

基于罗德里格矩阵的空间坐标转换

三维坐标转换一直是测量领域的一个重要内容。针对现有算法普遍存在的不适用大旋角转换、计算繁杂等缺点,从旋转矩阵的表达方式入手,提出了一种基于罗德里格矩阵的三维坐标转换方法。算例分析表明,文中方法无需线性化,计算简便,且能适用大旋角转换。     

应用Hessian-Affine的遥感图像配准实验

针对存在云雾遮挡、仿射变形的遥感影像,本文提出应用Hessian-Affine与最大信息熵,检测并筛选仿射不变特征,同时选刺同名点估计初始变换参数,对每一个待匹配点预测出一定圆域约束内的对应匹配点集,利用NCC相关系数迭代确定圆域内真同名点,得到初始匹配点集,然后利用均方根误差(RMSE)迭代剔除误匹配,直至完成最佳仿射变换参数估计。结果表明:该算法对发生仿射畸变、气候复杂区域的影像配准表现出较好稳健性和定位精度。     

一种基于BFGS修正的正态分布变换点云配准方法

点云配准是点云数据处理中的关键问题,针对原始正态分布变换算法求解Hessian矩阵时间复杂度高的问题,本文提出一种基于BFGS算法修正的正态分布变换点云的配准方法。通过利用目标函数的梯度值及增量参数更新正定矩阵,以正定矩阵近似代替Hessian矩阵的逆矩阵,确保算法每次迭代方向均为函数值下降方向,降低了算法的时间复杂度;通过模拟数据试验及实测数据试验,验证了本文算法的可行性,其在保持原始正态分布变换算法精度的前提下,提高了算法的配准效率。     

基于三维激光扫描的石佛院造像数字化测绘

详细探讨了多测量手段集成的吴山石佛院造像数字化测绘项目的具体作业流程和关键技术,建立了石佛院精细、准确的数字化档案。针对石佛院造像表面特征复杂、数据海量、跨度大、测站多等特点,提出基于闭合导线整体平差分配模型的三维激光扫描数据配准方法,通过序列拼接、坐标转换、整体匹配和数据统一化来实现大场景、多视点和三维点云的全局配准。