利用PCA-BP算法进行激光点云分类方法研究北大核心CSCD

在阐述现有激光点云分类技术的基础上,为满足高精度、高速度、高可靠性、自动化的数据处理要求,着重研究了基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的激光点云分类方法,并通过真实激光扫描数据进行试验,将建筑物和树叶有效分类,达到了预期效果。     

基于球形靶标的三维激光扫描仪加乘常数测定方法

在目前三维激光扫描仪加乘常数研究的基础上,提出了基于多个球形靶标的扫描仪加乘常数整体检定模型,并通过设计试验,以激光跟踪仪的测量数据为坐标基准,实现了对VZ-400扫描仪基于多个球形靶标的加乘常数的检定。研究结果表明,VZ-400三维激光扫描仪在对球形靶标进行测量时的加常数为-0.004 9 m,乘常数为0.000 384 m。     

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.     

可见光通信平板光源高精度视觉室内定位方法

基于可见光通信与矩形平板LED光源,提出一种室内视觉高精度定位方法,为室内移动机器人提供一种精度高、速度快、成本低的室内定位系统方案.该方法首先利用可见光通信技术获取LED光源的坐标信息,利用单个视觉传感器对矩形LED光源进行成像测量,同时使用IMU传感器记录成像测量的倾斜姿态角辅助单像空间后方交会解算;然后设计并仿真...