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1.
智能手机移动测量方法的设计与实现 总被引：2，自引：0，他引：2
近年来，智能手机在快速的发展过程中逐渐集成了多种传感器，包括位置传感器、磁力计和加速度计等姿态传感器和数码相机等；同时，由于它所具备的体积小、成本低的优点，为实现手机影像移动量测提供了可能。本文通过Android系统平台及智能手机集成的多传感器，提出了一种新型的智能手机影像量测方法。该方法首先对手机相机进行标定获取内方位元素，并进行Android应用程序的开发，在获取影像数据的同时获得手机的位置姿态数据；然后对影像数据进行特征点提取、匹配及错误点删除，并根据位置姿态数据和同名点图像坐标，利用空间前方交会计算目标点的三维坐标；最后通过光束法平差进行整体优化。试验结果表明该方法获取的位置信息可达到较高的精度。 相似文献
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当多个传感器安装于同一载体之上,构成组合导航系统时,必然存在位置约束关系,当定位传感器等于或多于三个时,会产生多个这样的关系。利用这些条件,采用传统的约束滤波算法可以提高组合定位系统的整体精度,但有时也会造成高精度传感器的精度损失。本文中将这些位置约束条件看作观测量,通过设计适当的权矩阵,并结合自适应卡尔曼滤波算法,提出了一种用于提高传感器滤波精度的方法,并和传统的约束滤波算法进行了比较。仿真计算表明:在各传感器精度相当时,该算法可以提高各个传感器的精度,并和传统的约束滤波算法等效;当各传感器精度不同时,该算法仍然可以提高高精度传感器的滤波精度或保证高精度传感器的滤波精度不受损失。 相似文献
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研究了移动测量系统宽幅影像的拼接与量测算法。通过建立三幅影像柱面全景投影的几何关系,能够直接拼接完成宽幅影像。利用宽幅影像和原始影像间反投影变换关系以及三幅原始影像的同、异步立体像对,可建立宽幅影像与物方空间坐标间一一对应关系,从而实现宽幅影像目标的量测算法。宽幅影像的投影拼接和量测实验表明,利用柱面全景投影拼接得到宽幅影像的方法可应用于移动测量平台宽幅影像序列的拼接;在原始影像具备同步立体像对的条件下,宽幅影像量测的绝对精度可达1 m以内,相对精度可达0.2 m以内,满足城市环境实景目标量测的精度需求。 相似文献
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车载移动测量系统装备研制与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现空间信息的快速及高效获取,在集成GNSS、IMU、全景相机、激光雷达等主要传感器的基础上,研制了车载全景激光耦合式移动测量系统。根据精密解算的位置姿态信息,对全景影像和激光点云进行了耦合,生成含有真彩色点云的可量测实景影像,提出鸟瞰实景影像、基于浏览器的海量点云网络发布等点云应用新形式。该系统在渝武高速公路扩能改造工程快速移动测量中的成功应用,证明系统不仅安装简便、采集快速、处理高效、成果丰富,而且具备厘米级的测量精度,有效提高了空间信息的获取及处理效率。 相似文献
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针对室内机器人移动导航定位存在的问题,该文研究了基于Kinect传感器的定位算法。该方法应用Kinect传感器采集了移动机器人运动过程中连续帧的彩色和深度信息;通过尺度不变特征变换算法匹配连续场景图像中的特征点对,经随机抽样一致性算法剔除点集中的误匹配点;利用Kinect的深度信息将可用点集的二维坐标转换到相机坐标系下的三维坐标;并使用绝对定向算法计算机器人在相邻位置上的姿态信息和平移量,从而提高了机器人的移动参数的计算精度。通过实验验证了该方法的可行性,且能够满足实时要求,可以同时进行定位与地图创建。 相似文献
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曾泽前 《测绘与空间地理信息》2018,(6):186-188,191
针对无人机影像控制点量测人工作业量大的问题,本文提出了一种基于SIFT特征匹配算法和射影变换关系的无人机影像控制点位置预测方法:首先对控制点影像和待量测影像进行匹配,然后利用同名像点坐标计算影像间单应矩阵,最后计算待量测影像上的控制点坐标,达到控制点位置预测的效果。基于VS2010平台开发控制点位置预测软件并进行测试。实验表明:该软件可用于无人机影像控制点位置预测,大大提高了控制点量测效率。 相似文献
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基于GNSS系统的导航定位设备在封闭或受阻环境下导航精度受限,为此,提升地下空间或室内定位精度,摆脱对GNSS的依赖是当前的研究热点。针对该问题,本文研究了LiDAR+IMU+DMI多源传感器导航定位技术,通过将LiDAR控制标靶数据带入卡尔曼滤波方程,计算IMU+DMI组合的误差状态向量,限制其误差发散,从而获取设备的高精度位置。该技术能使移动检测设备完全摆脱对GNSS信号的依赖,实现地下封闭空间移动测量设备精确定位,便于地下空间检测。通过在武汉某地铁试验表明,本文算法适用于地下、室内空间封闭环境中无GNSS信号的移动测量设备高精度导航定位。 相似文献
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在飞行器进近过程中,为了提高组合系统的导航精度,针对传统联邦滤波器对非线性系统模型易导致滤波发散问题.分析了两种导航方式的优缺点,提出了基于卫星导航／惯性导航／摄影测量(GNSS／SINS／Photogrammetry)的组合导航联邦滤波算法,并推导了系统误差模型.该算法取长补短利用联邦无迹卡尔曼滤波器将GNSS定位和摄影定位、定姿精度高的优势对SINS进行在线误差估计.针对多传感器非等间隔数据采样问题,采用时间与量测更新分离的异步非等间隔联邦滤波算法进行信息融合,并对滤波器结构进行改进以减少算法复杂度.仿真实验证明基于联邦UKF的组合导航系统较传统联邦滤波算法位姿精度有明显的提高,且系统鲁棒性也有一定的增强. 相似文献