基于kd-tree的建筑物散乱点云平面分割

应用kd-tree快速确定散乱点云数据中某一个点的邻域,不需要先验地知道点云数据之间的拓扑(邻接)关系,使得建筑物点云平面分割算法更一般化,应用面更广。根据建筑物平面特征的先验信息,并采用高效数据结构,优化了平面分割算法,给出了散乱点云平面分割的实现和相应结果,说明了基于kd-tree的建筑物散乱点云平面分割算法的有效性。     

卡尔曼计算框架下的通用滤波算法研究与实现

将各种滤波方法统一在卡尔曼计算框架下,该框架包括时间预测和量测更新两个过程.在此框架基础上引入软件设计理论中的开-闭原则进行了通用滤波算法的研究,给出了状态空间模型和卡尔曼滤波计算框架的数据结构设计.它具有良好的灵活性、可扩展性和可插入性,从而简化了新滤波算法的构造和实现.最后给出了一个使用该通用算法的示例程序.     

哈尔滨市岩土工程信息系统

本文介绍了哈尔滨市岩土工程信息系统的总体设计、软硬件环境和主要功能,展望了其前景。     

信噪比的GNSS宽巷模糊度单历元固定算法

针对常规GNSS解算模糊度存在的问题,该文提出了一种新的GNSS宽巷模糊度单历元求解算法。利用单历元双频码伪距观测值和载波相位观测值得到双差宽巷模糊度浮点解,将所有浮点宽巷模糊度分别向上、向下取整建立模糊度搜索空间;将模糊度空间中的所有备选组合代入双差宽巷观测方程中进行最小二乘解算,其中单位权中误差最小的组合就是最优的宽巷模糊度组合;然后对最优组合进行正确性检验以确定宽巷模糊度。确定宽巷模糊度后,可以利用宽巷观测值和载波观测值求出基础模糊度整周解。实验表明,该文提出的模糊度固定方法具有较高的成功率和可靠性,静态数据中模糊度固定成功率达到98.84%,动态数据中模糊度固定成功率达到了99.60%。     

IMU/DGPS辅助车载CCD及激光扫描仪三维数据采集与建模

三维信息快速采集是真实场景建模与三维虚拟现实技术的关键。本文提出了一种基于激光扫描仪、线/面阵CCD相机及GPS与IMU等多种传感器融合的车载移动式数据快速采集系统。各传感器安置在车内稳定平台上并随车保持一致的运动姿态。通过对GPS和IMU数据进行卡尔曼(Kalman)滤波,可推测出整个系统及各传感器的位置和最佳姿态估计;从扫描仪点云数据可提取出街道场景中事物的三维几何信息;线阵CCD相机用于获取路面带状地物等线性特征;面阵CCD采集街道两侧面状纹理信息,从而快速获得城市目标的地理坐标和三维建模信息,由此可重建城市路面街道的三维真实场景。     

一种五拼组合宽角近景摄影测量相机的研制

本文根据现代航测中使用的大幅面数码相机原理,研制了一种五拼组合宽角近景摄影测量相机,在顾及镜头畸变和摄影景深的影响下,给出了系统设计框架、检校方法和影像后处理方法,并利用室内定轨移动摄影测量系统对相机系统进行了相关实验,实验结果表明该相机系统可用于地面大型物体近距离高精度摄影测量。     

基准站观测数据加密方法及其在差分GNSS后处理中的应用

当基准站采样率低于流动站时,不能用常规差分全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）后处理方法得到流动站所有历元坐标。针对此问题,给出了基于精密单点定位（precise point positioning,PPP）模型构造基准站非采样点上虚拟观测值的方法。该方法将接收机钟差、对流层天顶湿延迟从观测值误差中分离出来,同消电离层模糊度一起进行估计,利用基准站真实坐标获得卫地距,在此基础上计算相邻两个观测历元的残差进而拟合历元间非采样点残差,与卫地距、各项估计误差一起生成虚拟观测值。该方法保持了虚拟观测值的误差特性,尤其是基准站与流动站间的共性误差。该方法仅加密基准站数据,对流动站没有影响。算例结果表明,基准站在采样间隔30 s范围内,使用该方法加密的虚拟观测值与真实值有较好的一致性,采样间隔分别为30 s、15 s、5 s的虚拟测码伪距和载波相位观测值偏差的标准中误差分别在0.2 m和1.2周左右、0.1 m和0.7周左右、0.05 m和0.2周左右;在30 s采样间隔情况下,按照该方法处理后仍能满足厘米级定位精度的要求。     

坐标系转换中基于象限分布的公共点选取方法

坐标转换中转换参数的求解精度与公共点的分布和精度有关。文中提出一种选择公共点的方法——基于公共点象限分布的选择方法,在各公共点点位精度相同时可以找到数目较少且分布最佳的公共点以求得最优的转换参数,用两组模拟数据对该方法进行实验验证,对比分析该方法的可行性。本案对实际工程公共点布设方案的设计和选择具有指导作用。     

船载多传感器综合测量系统点云实时显示技术

船载多传感器综合测量系统集成了三维激光扫描仪、多波束测深仪、GNSS、IMU、传感器稳定平台等传感器,采用非接触式的测量方式同步获取水上水下地形,在海岸带和海岛礁测绘中有巨大的应用价值。由于测量瞬时数据量大,系统点云实时显示是采集软件的重要组成部分。在有效地控制时间同步的前提下,优化数据融合效率,采用VTK(visualization toolkit)技术实现了海岸线上下一体化点云实时显示,有效地提高了系统的信息挖掘能力和现场决策支持能力,最终实现了水上水下一体化测量。     

一种顾及水下地形特点的多波束点云去噪算法

针对包含大量噪声的多波束点云去噪问题,顾及水下地形特点设计算法去除近地表噪声和明显离群噪声。算法基于RANSAC算法思想拟合局部平面,结合统计分析方法去除给定阈值范围之外的噪声;结合共面法矢量特征预判去除离群面并探测保留陡坡等高程梯度变化明显的敏感地形。通过减少点云数据检索次数、使用哈希表等方式优化算法,提高执行效率。能够保证地形一致性的同时较好地保留区域边界等信息。最后,设计实验对多波束点云去噪结果达到预期,并对实验结果进行探讨提出后续研究方向。