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多波束测深是一种广泛使用的水下地形探测方式。当前多波束数据处理技术日臻完善,但是多波束条带间自动匹配仍存在较多问题。针对水下复杂环境、多波束自动匹配效果不佳的问题,采用点云直方图 (point feature histograms,PFH)自动匹配算法,对条带点云进行自动匹配。因直方图所在的高维超空间为特征描述提供一类量化信息,对点云对应曲面的多维姿态具有鲁棒性和适用性。因此,在多波束自动匹配算法中采用PFH算法。实验数据由6205侧扫多波束测深系统获取,并对实验数据采用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)进行定性定量分析,验证本文算法的优势,并分析相关不足。 相似文献
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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。 相似文献
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基于多波束测深的地形定位是水下潜器导航技术研究和发展的重点,多波束测深数据的高精度快速重采样是水下地形匹配定位的前提。传统的实时抽稀方法因对多波束测深数据模型的过分简化而效果欠佳。参考Douglas-Peucker算法和点云数据抽稀方法,采用角度-弦高联合准则对多波束每ping数据进行抽稀处理,参考导航地形图对抽稀后的多ping数据基于点云离散度进行二次抽稀处理,从而实现多波束测深数据的高精度快速抽稀处理。典型的数学仿真地形和实测多波束条带数据实验表明:文中提出的抽稀方法数据抽稀率仿真地形在85%以上,实测地形在90%以上,数据抽稀前后点云构成的曲面DEM误差在3%以内,并且算法实时性较好。 相似文献
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文章针对海上风电工程结构安全监测的需求,在系统回顾了目前的主要监测现状及存在的监测难点的基础上,初步构建了水上、水下一体化安全监测体系基础框架,阐述了主要的工作流程,重点探讨了海上风电工程安全监测中的精密单点定位（PPP）技术、高程传递、多传感器集成、精密水下定位技术、水下摄像机标校、水下三维激光点云快速建模、水下桩基全景影像与点云数据匹配、多波束与侧扫声呐数据融合等关键技术,以期为海上风电工程结构设施管控、变化监控和防灾减灾提供新的应急方案和技术支撑。 相似文献
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长江口航道疏浚的多波束监测 总被引：2，自引：2，他引：2
在长江口深水航道整治工程中 ,用SimradEM30 0 0D多波束测深声纳系统对一段约 5 0 0 0m× 90 0m的疏浚航道试验段做了 5次重复水深地形测量 ,目的是为研究该工程的疏浚效果、边坡稳定性及泥沙冲淤等问题。讨论了在多波束系统需要临时安装的重复测量中 ,系统的安装校准及质量控制问题 ;分析了测量中主要误差源及由交叉测线获得的精度评估。通过对测量结果的分析表明 ,多波束测量的水深数据在反映水下微地形和分析局部沉积物运移趋势中 ,具有传统单波束测深不可比拟的优势。 相似文献
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基于多波束探测获得的高精度海底地形数据,通过对水下地形进行设色纹理渲染生成地形和纹理数据集,以三维建模软件Multigen Creator和Terra Vista为主要工具,采用细节层次LOD(Levels of Detail)技术和虚拟纹理映射技术,建立起视景仿真领域通用的OpenFlight数据格式的三维地形数据库模型。利用交互式三维可视化分析软件Vega Prime可以真实直观地反映海底地形环境,实现了海底地形的三维可视化与漫游,可以更直观地表现和解译水下地形数据。虚拟现实技术为海洋测量数据的三维可视化展示方面提供了新的技术途径,在水下目标分析、航行保障和水下AUV、ROV安全保障中具有良好的应用前景。 相似文献
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多波束测深数据剔除粗差同时应保留海底地形信息,而保留海底地形信息的多少取决于自动滤波算法CUBE(combined uncertainty and bathymetry estimator)推估得到的CUBE曲面表征海底地形信息的能力。主要验证固定网格的CUBE曲面表征海底地形的能力,通过向海底地形数据中添加水下特征物,使用CUBE自动滤波算法处理后对比分析。试验得到以下结论：CUBE曲面可以较好地反映真实海底地形,但存在着水下特征物位置偏移、特征物浅点水深增加的情况。CUBE曲面变形情况不影响其作为多波束测深数据粗差剔除的参考曲面。 相似文献
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针对水下多波束地形测量点云去噪问题,提出了一种基于阈值自适应确定的点云滤波算法。首先引入虚拟网格对多波束点云进行分区编号,并采用二次分层统计法剔除显著离群噪点;其次归一化计算网格内种子点与邻域各点的坡度角,引入k-Medoids聚类算法自适应更新坡度阈值;最后按照多尺度滤波窗口逐级对点云进行迭代运算,得到精细化地形点云。2个实验区的多波束点云滤波实验结果表明,本文算法能较好去除多波束点云的噪声和非地形点,有效提高坡度阈值的自适应性,滤波精度有明显提升,可以适用于大规模的多波束点自动化云滤波工作。 相似文献
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多波束测深数据存在横摇误差、纵摇误差、艏摇误差等,需进行校准。当前主要采用商业软件Caris进行人工手动校准,自动校准主要采用迭代最邻近算法等。针对Caris需要人工干预以及ICP容易陷入局部循环的缺陷,采用3D正态分布变换的配准方式,通过建立联合概率密度函数,采用似然函数建立匹配点云与目标点云之间转换关系。利用Hessian矩阵和梯度向量求最优化转换参数,完成多波束条带的自动校准。本文结合Caris中的人工配准结果,通过对3D-NDT算法匹配效果进行对比分析,验证了文中算法在平坦地区、斜坡区域等多种地形中都取得了更优的匹配效果,为实现多波束自动校准提供了重要的算法依据。 相似文献