基于三维DLT方法的非量测数码相机检校

低空无人机遥感系统应用日益广泛,其一般搭载传感器为非量测型数码相机,为了保证测量精度必须进行相机检校,以确定其内方位元素和畸变差系数。采用室外三维控制场的DLT(直接线性变换)方法,编制了基于三维DLT方法的非量测型相机的检校软件,该软件具备相机检校参数解算和物方空间坐标解算功能。对于室外三维控制场的测量数据和一海岛的无人机航摄数据,分别使用和不使用相机检校参数进行处理,试验结果显示使用检校参数可以获得更好地测量精度,表明了室外三维检校场方案和编制的相机检校软件是正确可行的,可实现非量测数码相机的检校。     

一种适用于视频全站仪的数码相机检校方法

直接线性变换法是相机检校中常用的一种方法,在此基础上提出一种可应用于视频全站仪的数码相机检校方法,通过改变像方元素的单位,就可不必考虑标准单位和像素单位间的转化因子问题。进一步讨论了像素尺寸大小对系统误差的影响,并对像素大小的必要测定精度进行了公式推导。试验结果表明,该方法可以获得较好的校准结果。     

无人机影像自检校光束法区域网平差精度分析

无人机遥感系统一般搭载非量测型数码相机,该类型相机的内参数未知或部分未知,获取的影像存在畸变。设备运输、航摄飞行等动态环境因素对相机内参数的稳定性产生影响,导致区域网平差的精度降低,甚至平差失败。对无人机影像的系统误差源进行分析,给出了畸变差改正模型,自检校光束法平差模型及平差精度估计公式。试验证明:自检校光束法区域网平差可以减弱数码相机内参数变化对平差精度的影响,提高地面控制点、影像外方位线元素的定位精度。     

基于非线性滤波的水下地形辅助导航方法

为了解决水下航行器惯性导航误差随时间积累问题,利用地形辅助导航技术进行导航位置修正。由于水下地形的非线性,对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)3种非线性滤波方法的水下地形辅助导航算法进行研究。针对传统基于单波束声纳量测模型在小起伏地形区域导航精度低、易发散问题,从提高量测地形信息量角度,建立了基于多波束测深声纳的量测模型。使用多波束实测地形数据进行仿真试验,结果表明:无论在粗糙地形区域还是较平坦地形区域,多波束量测模型有效缓解了3种方法易发散问题,提高了导航精度。     

海洋测量水下拖曳设备的位置计算方法研究

针对海洋测量水下拖曳设备位置确定问题,综合考虑拖缆受力、海流影响以及水下拖体的运动性质,建立了水下拖曳设备的位置计算模型,并仿真计算分析了测量船在不同航行状态下拖曳设备位置确定的规律,探讨了不同海流效应对拖曳设备位置确定的影响。仿真计算结果表明,在海洋动态环境作用下,拖缆各方向的偏移明显呈曲线形状,非简单几何运算所确定。测船各方向的运动均可对水下拖体的位置在相应方向产生一定影响,而水下拖体位置的变化量小于测船拖点位置的变化量。海流对水下拖曳设备定位可造成数米的偏差,需进行相应改正。建议可考虑采取船载式ADCP实时测流辅助水下拖曳设备定位的工作模式。     

误差量测与杂波环境对水下目标跟踪的影响分析

在水下特殊的环境中,大误差量测与强杂波环境会对目标跟踪有显著的影响。量测误差越大,则预测门限区域越大,杂波密度越高,那么轨迹更易于与杂波关联,进而降低正确量测的权重,滤波精度因此下降。文中依据量测误差模型与杂波模型,建立了误差量测与杂波对水下目标跟踪的影响模型。依据该模型可定量分析量测误差与杂波对目标跟踪的影响,可为目标跟踪滤波器提高抗杂波能力或者提高滤波精度提供理论依据。     

海洋重力测量数据精度分析

海洋重力测量仪器工作环境的特殊性,决定了其测量数据精度分析与检测难以方便实现。在分析一般数据处理方法的基础上,研究了海洋重力测量精度分析的特点,采用一种以重复测线不符值、测线网交叉点不符值的标准差对海洋重力测量的内符合精度进行分析,并根据重复测线、交叉点内符合精度评估方法,通过对某型海洋重力测量仪器的多次航行试验,获取了该型仪器测量数据的部分精度数据,分析结果表明该方法可以全面衡量仪器性能。     

全站仪在公路施工中的应用

阐述了全站仪在公路施工中的施工平面控制点加密,中桩测设,构造船桥梁施工工细部控制的方法以及精精度,指出了全站仪使用注意事项。     

基于最小二乘法的超短基线水声定位系统校准方法

超短基线水声定位系统是海洋工程及水下无人系统中应用较广泛的精密仪器设备,为了提高对水下目标的定位精度,在使用前需对其进行校准。描述了一种基于最小二乘法迭代修正的超短基线水声定位系统校准方法,该方法以最小二乘法为基本原理,通过多次迭代修正的方式,修正基阵与GPS天线之间的平移偏差以及基阵与罗经之间的旋转偏差,从而提高系统的测量精度,最终通过湖上试验验证了该方法的有效性。     

地面三维激光扫描仪自检校方法研究

在深入分析地面三维激光扫描仪系统误差的基础上,研究了其系统误差检校主要方法.提出了扫描仪系统误差自检校方法,设计了基于控制点的室内自检校场,通过对GLS- 1500扫描仪的自检校实验,验证了自检校方法的可行性,并通过显著性检验,为优化扫描仪系统误差参数结构提供了依据.     

传感器测量衰减下的水下目标纯方位跟踪算法

为解决多传感器水下目标纯方位跟踪中的传感器测量衰减问题,建立水下目标静态多传感器纯方位跟踪模型,将传感器测量衰减建模为统计特性已知的随机变量,基于融合中心接收到的各水声传感器的原始测量值,设计了一种集中式状态估计器结构,利用最小方差方法推导出最优的集中式目标状态估计增益。通过算例仿真可以得出,所提出的算法能够在水声传感器不做机动的前提下跟踪目标,弥补了单个水声传感器观测性不足的缺点,对比传统的集中式Kalman估计器,具有更高的精度,能够有效解决传感器测量衰减问题。     

Quantitative photogrammetric analysis of digital underwater videoimagery

This paper presents a photogrammetric model for digital underwater video imagery, which has been mostly applied to qualitative analysis in the marine environment. With this model, quantitative analysis of underwater images is possible, e.g., to locate positions, calculate sizes, and measure shapes of objects from image features. The underwater photogrammetric model is based on a three-dimensional optical ray tracing technique which rigorously models imaging systems with multilens configurations and multiple refractions. The calibration procedure with two independent phases has been proven to be efficient in simplifying the computation and improving the calibration accuracy. With the current imaging system configuration and photogrammetric model, an accuracy of 0.8 cm in lateral directions and 1.2 cm along the depth direction for objects located about 2-3 m from the camera system in the object space is attainable. A PC-based digital underwater photogrammetric prototype system has been developed to implement the underwater photogrammetric model     

水下视觉SLAM相机成像畸变纠正研究

针对水下视觉SLAM相机成像畸变问题,分析了水下机器人相机成像畸变原因,构建了纠正模型计算畸变系数以获取正确的像素坐标,实验证明在空气和水两种不同介质中,相机内参和畸变系数均有较大差异,而在不同水体中,仅畸变系数存在变化。表明在进行水下SLAM时,采用当前实验水体标定参数可以获取更好的定位和地图构建结果。     

Intensity Measurement of Backscattered Light from Underwater Targets Using Femtosecond Pulse Laser

In this paper, we experimentally perform the measurement of the backscattered light intensity from the underwater targets with different size. We develop a simple system, which can easily measure the intensity of the backscattered light, after the laser is scattered at the target underwater. We find that, the signal period is related to the particle size, and the stability of the intensity (standard deviation) varies linearly with changing the particle size. After the calibration, our system can be used to precisely determine the particle size of arbitrary targets. Our method could open a new opportunity for the future underwater detection using femtosecond pulse laser.     

自研高精度pH传感器的标定、校正方法及其在海水原位观测中的应用

电化学方法是测量海水pH值的主要方法之一。针对自主研发的基于铱金属及其氧化物电极的pH传感器,建立了海水环境下仪器标定和数据校正的方法,并在近岸和大洋环境中进行了原位测试的应用。仪器标定包括：(1)依照海水pH分析的标度要求选取适当的标定缓冲试剂;(2)以标准海水替代常用的2-氨基吡啶(AMP)溶液制备标定缓冲体系。数据校正主要包括温度背景校正及误差校正。海区原位测试应用以及与其他同类仪器对比表明,标定体系差异带来的误差可达1.00 pH单位,数据校正可提升测试精度0.10～3.00 pH单位不等。仪器的标定与数据校正方法能有效提高该自研pH传感器的测量精度。     

海洋环境监测站盐度传感器的现场校准和不确定度评定

文章依据相关国家标准,结合海洋环境监测站的实际工作需求,针对环境自动观测系统的盐度传感器,提出新的现场校准方法,即直接比较法;根据不确定度来源,分别计算由测量重复性、盐度标准器、测量环境、测量人员和恒温水槽引入的不确定度分量并合成标准不确定度,据此计算扩展不确定度和合成标准不确定度的有效自由度,由此得出盐度传感器现场校准测量结果的不确定度为0.17。本研究提出的盐度传感器现场校准方法更契合海水盐度的变化规律,可实现盐度分量的量值溯源,具有准确度高和溯源途径清晰的特点;不确定度评定方法科学合理,且具有一定的推广价值。     

基于GNSS方位辅助惯性导航系统的水下地形精密测量技术

多波束测深技术是目前水下地形测量的主要技术手段,测量平台的瞬时姿态及方位是影响多波束测深系统最终成果准确度的重要因素。GNSS方位辅助惯性导航系统,作为目前应用较为广泛的方位、姿态、及位置综合测量系统,不仅能够提供高精度位置信息,同时也能提供测量平台的瞬时姿态及方位数据,而且因为具有GNSS方位辅助测量,使得最终方位测量结果比传统方位测量精度大大提高,这对于多波束最终测量成果精度提高具有重要意义。文中从GNSS方位辅助惯性导航系统原理及技术优势出发,结合Trimble RTX后处理技术,从姿态测量、方位测量及辅助高程测量方面分析了在多波束水下地形测量中的应用,并以实际测量成果来展现其在水下地形精密测量技术方面的优势,结果显示,定位精度可以达到优于2 cm级别,方位精度可以优于0.01°(依赖于双GNSS天线之间的基线长度),该技术对水下地形测量准确度提升作用显著。     

A hierarchical classification system for object recognition inunderwater environments

In this paper, a hierarchical system, in which each level is composed by a neural-based classifier, is proposed to recognize objects in underwater images. The system has been designed to help an autonomous underwater vehicle in sea-bottom survey operations, like pipeline inspections. The input image is divided into square regions (macro-pixels) and a neural tree is used to classify each region into different object classes (pipeline, sea-bottom, or anodes). Each macro-pixel is then analyzed according to some geometric and environment constraints: macro-pixels with doubt classification are divided into four parts and re-classified. The process is iterated until the desired accuracy is reached. Experimental results, which have been performed on a large set of real underwater images acquired in different sea environments, demonstrate the robustness and the accuracy of the proposed system     

Underwater Terrain Positioning Method Based on Least Squares Estimation for AUV

To achieve accurate positioning of autonomous underwater vehicles, an appropriate underwater terrain database storage format for underwater terrain-matching positioning is established using multi-beam data as underwater terrainmatching data. An underwater terrain interpolation error compensation method based on fractional Brownian motion is proposed for defects of normal terrain interpolation, and an underwater terrain-matching positioning method based on least squares estimation(LSE) is proposed for correlation analysis of topographic features. The Fisher method is introduced as a secondary criterion for pseudo localization appearing in a topographic features flat area, effectively reducing the impact of pseudo positioning points on matching accuracy and improving the positioning accuracy of terrain flat areas. Simulation experiments based on electronic chart and multi-beam sea trial data show that drift errors of an inertial navigation system can be corrected effectively using the proposed method. The positioning accuracy and practicality are high, satisfying the requirement of underwater accurate positioning.