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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。     

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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。     

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