测量技术在机械制造与大型机械安装中的应用

在机械制造中,精密测量技术是所生产制造产品能够满足设计要求的保障,也是对所生产制造产品进行质量检查和控制的基本技术。对于大型机械产品和设备,精密测量技术是实现产品和设备正确安装,使大型机械产品和设备正常运行的必要技术。本文总结了在机械制造中所使用的在线测量技术和离线测量技术以及测量技术在大型机械安装中的应用。     

图像融合对图像中信号频率影响的研究

图像融合是图像处理的重要步骤之一,本文分析了多种图像融合方法,根据高采样率奈奎斯特频率、低采样率奈奎斯特频率和信号频率三者之间的关系,对图像融合前后信号频率的变化进行了研究,试验结果表明图像融合对低采样率图像的识别能力有一定的提升。     

基于随机森林的地理要素面向对象自动解译方法

面向地理对象影像分析(GEOBIA)技术取得了显著的进展,代表了遥感影像解译的发展范式,其主要目标是发展智能化分析方法。随机森林机器学习方法是一种相对新的、数据驱动的非参数分类方法,具有自动特征优选、自动模型构建等优势,为智能化分析提供了有效手段。充分利用GEOBIA及随机森林机器学习的优势,提出了基于随机森林的地理要素面向对象自动解译方法,阐述了随机森林面向对象分类方法的技术流程,为设计和实现该方法提供了详细指导,有助于指导用户优选特征和构建分类模型。通过与支持向量机分类的对比实验证明,该方法可以自动进行特征优选及分类模型的构建,利用较少的特征得到较高的分类精度,在不损失性能的前提下减少了计算量和内存使用,能够为大范围、大区域地理要素自动解译提供先验知识及自动化的手段。     

大范围倾斜多视影像连接点自动提取的区域网平差法

提出了一种大范围倾斜多视影像自动连接点提取和光束法区域网平差算法。首先利用POS数据对倾斜影像进行矫正并预测候选像对,使用SIFT特征进行影像匹配;然后利用并查集数据结构实现多视影像间连接点对应关系的快速确定;最后将POS数据和控制点数据作为带权观测值进行平差解算。选取3种典型的倾斜相机系统(组装轻量级倾斜相机、国产SWDC-5相机、微软UltraCam相机)进行了试验,结果表明,本文算法能够适应国内外流行的倾斜摄影系统,且一次性可处理的影像数目超过2000张;在相同条件下倾斜影像光束法区域网平差的整体精度优于传统垂直摄影情形,实际精度可以达到水平方向0.75 GSD,高程方向2.0GSD。     

SLAM激光点云整体精配准位姿图技术

基于同步定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术的激光扫描系统具有成本低、效率高的优点,近年来在测绘领域得到了广泛关注。虽然基于SLAM技术的激光扫描系统能够实现实时数据获取,但该数据获取方式难以保证点云精度,不同位置获取的同一地物的点云存在位置不一致。为了提高该类系统所获点云精度,本文提出一种分层次点云全局优化方法。该方法首先通过"点-切平面"迭代最近邻算法对重叠点云进行配准,形成扫描系统轨迹间的约束;然后构建位姿图对轨迹进行优化,利用优化后的轨迹对点云进行修正。算法通过将优化过程分解为局部和整体两个层次以提高计算效率。试验结果表明,优化后点云同名点对间的距离中误差减小约50%,内部不一致现象得到有效消除。     

重力场基准图的多尺度分析研究

在重力匹配辅助惯性导航中,重力基准图的多尺度分析研究对提取重力场可匹配特征区域、提高重力匹配算法的可靠性都具有重要意义.运用小波理论,对匹配用重力场基准图进行多尺度重力场模型及多尺度边缘提取分析.实验表明,该分析方法对重力场图效果显著,具有实用价值.     

中波红外几何标定场靶标定制问题研究

分析了物体红外辐射的发射因素和反射因素对红外成像的影响,利用不同材料的红外发射率差异和镜面反射原理,克服普通靶标在中红外波段成像的低对比度问题,考虑靶标的形状、大小,以及包括积分时间、环境温度、光照在内的拍摄条件等因素,设计了靶标定制的技术方案和使用方法。实验证明,采用油毡和锡铂两种材料组合制作靶标效果最好,在适宜的使用条件下,可以获得高对比度的靶标图像,能够满足高精度室外几何标定的需要。     

利用GA求解卫星影像的空间后方交会

克服经典平差线性化的不足,将遗传算法理论引入卫星影像的空间后方交会解算中,利用遗传算法全局和局部搜索力强的优势,求解IKONOS影像和模拟影像的单片空间后方交会病态问题。实验结果表明,遗传算法可以有效求得精度较高的最优解;同时,相比最小二乘、岭估计等方法,其运行效率也较高。     

利用半参数估计进行卫星影像定位

针对参数模型的局限性,提出了利用半参数模型的卫星影像定位方法。利用SPOT-5、IKONOS影像进行实验,分别采用严格成像模型和有理函数模型进行立体定位,实验结果表明:无控制点的情况下,采用半参数模型进行立体定位,SPOT-5的估计结果普遍优于参数估计,IKONOS的平面点位误差较小,其平面点位的半参数模型估计精度与参数模型基本相当,而高程的半参数模型估计精度要优于参数模型。     

移动机器人SLAM位姿估计的改进四元数无迹卡尔曼滤波EI北大核心CSCD

在全自主运动控制的移动机器人系统中,自身位姿的估计和校正对于移动机器人的运动至关重要。卡尔曼滤波是解决移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)常用方法。相较于卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波(UKF)无须对复杂的非线性函数进行雅可比矩阵运算。本文基于无迹卡尔曼滤波,根据先验协方差的平方根选择sigma点,计算协方差以及加权均值。用四元数表示姿态,将四元数矢量转换为旋转空间进行矩阵运算,在此基础上设计了一种位姿估计算法——基于四元数平方根的无迹卡尔曼滤波(QSR-UKF)算法。试验将EKF、QSR-UKF、SR-UKFEKF 3种算法的位姿估计结果进行仿真分析,并通过相关定量指标进行了描述,验证了本文算法的有效性。