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空间坐标转换在大地测量、工程测量等领域应用广泛．在利用公共点求解坐标转换参数时,针对公共点中混有多粗差点的情形,给出了基于罗德里格矩阵的坐标系转换模型,并在此基础上提出了基于随机抽样一致性(RANSAC)算法粗差剔除的坐标系转换抗差估计．最后利用仿真数据对该算法进行了验证,同时将该抗差算法与基于IGG3方案的最小二乘抗差估计算法进行了比较．算例结果表明,在20个仿真公共点数据中(仿真多组数据),当粗差点个数超过公共点总数的3／10时,基于IGG3方案的最小二乘抗差算法失效,而基于RANSAC的抗差算法在粗差点个数达到公共点总数的1／2时,依然能保证坐标转换的精度．该抗差算法将RANSAC算法的思想应用到坐标系转换上,有效地剔除了公共点中混有的大量粗差点. 相似文献
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为提高三维坐标转换参数的求解质量,本文基于最优化算法提出了一种稳健的公共点加权坐标转换方法。以坐标转换后公共点的点位残差加权平方和最小为目标函数,利用Nelder-Mead单纯形直接搜索算法,寻找公共点坐标分量在解算坐标转换参数时的最优权重组合。以粒子加速器磁铁的准直安装为应用场景,利用模拟数据和实测数据对本文方法进行验证。结果表明:本文方法能够有效降低粗差观测值及质量不佳观测值的权重。与最小二乘、抗差估计等方法相比,本文方法解算结果的点位残差加权平方和更小,坐标转换参数质量更优。本文方法能提高三维坐标转换参数的求解质量,尤其适用于验前精度未知、观测数据质量不佳的情况。 相似文献
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坐标转换是测绘领域经常遇到的问题,如局部坐标系和全局坐标系间的转换、多传感器融合时各传感器间坐标系的相互转换等等.采用平面代替传统坐标转换中的公共点,建立了基于平面的坐标转换模型.首先给出平面的标准定义;然后提出一种基于稳健的 RANSAC算法的特征值的平面拟合方法用于从点云数据中提取公共平面;构建基于平面表示的坐标转换模型并推导转换参数的计算方法;最后,通过模拟数据与实测数据验证模型的正确性. 相似文献
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基于坐标重心化原理和抗差估计理论,研究基于抗差估计的坐标重心化转换模型。抗差估计方法能探测出公共点数据中的粗差,而坐标重心化转换模型可有效地解决法方程的病态问题,将这两种方法进行有机结合,建立基于抗差估计的坐标重心化转换模型。试验结果表明,该模型可明显提高坐标转换的精度及可靠性。 相似文献
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提出基于神经网络坐标差学习的GPS坐标转换新方法,基于该方法利用某区域的GPS控制网观测数据将GPS点的WGS-84坐标转换为1980西安坐标,利用二维约束平差得到的GPS网点1980西安坐标系坐标作为比较数据,与传统的七参数模型和四参数模型方法的转换坐标和二维约束平差坐标进行比较。结果表明,利用神经网络方法进行坐标转换完全可行,传统方法和神经网络方法转换的坐标精度基本相当,神经网络方法略优且精度较均匀。神经网络方法可以得到统计精度优于±0.025 m的平面控制结果,能满足工程应用的需要。 相似文献
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针对传统的应用最小二乘法建立高斯-马尔科夫(G-M)模型实现坐标系统转换的方法导致转换模型参数精度低下的问题,该文提出一种基于总体最小二乘算法的坐标系统转换方法。考虑到粗差会导致控制点坐标精度差异较大,因此根据稳健估计理论进行迭代定权,在总体最小二乘算法下建立G-M模型,以便求解转换模型参数,并通过算例比较不同算法的转换精度。实验结果表明:基于稳健估计的总体最小二乘抗差算法实现的空间坐标转换精度高于传统方法的转换精度。 相似文献
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三维坐标转换参数求解的一种直接搜索法 总被引：1，自引：0，他引：1
采取了两步措施简化三维坐标转换非线性模型:①旋转矩阵的3个旋转角用一个反对称矩阵的3个独立元素代替,将旋转矩阵由反对称矩阵构成Lodrigues矩阵;②将坐标转换7参数模型变换成基线向量模型,消去平移3参数.然后,采用遗传算法与模式搜索法相结合的一种直接搜索法求解参数.算例表明,该算法是可行的.最后,从坐标转换精度的角度时基线向量模型原点与公共点的选取进行了分析,结论是原点选取的点的精度相对较高时坐标转换精度相对较高,公共点的选取以3～5个精度高的点为宜. 相似文献
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高精度三维坐标控制网是进行空间大尺寸精密坐标测量的基础,在对大尺寸机构和大型设备的安装、调试、监测过程中发挥着至关重要的作用。现阶段,激光测距的精度可达微米级,因此,利用激光测距可建立高精度的三维控制网。与边角网中点位精度受测角和测距精度两者的影响不同,三维测边网中点位精度仅受测距误差的影响。为了建立全局的精密三维控制网,文中基于激光测距建立了三维测边网整体平差模型,解算出测站点与定向点坐标,并利用Levenberg-Marquardt(LM)优化算法根据距离前方交会原理对三维网进行优化。经实验验证,优化算法提高了定向点的精度。 相似文献
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针对不同特征提取算法对不同传感器平台获取的影像空间相对关系估计的适用性问题,该文以不同来源的影像数据为研究对象进行实验分析。采用基于特征的影像匹配算法SIFT,SURF,ORB对影像进行特征提取和匹配,利用RANSAC算法进行粗差剔除,随后使用归一化的八点法估计基础矩阵,最后采用辛普森距离统计像素均方根误差。结果表明,在不考虑速度的情况下,SIFT算法对于各类影像的相对位置关系估计有较好的精度;ORB算法在速度上有较大优势,检测和匹配的特征点数目最多;SURF算法的速度和精度介于两者之间。 相似文献
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基于特征点匹配及提纯的点云配准算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。 相似文献
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运用传统的布尔莎七参数法进行三维坐标转换时,并未考虑到两坐标系统的公共点坐标误差及三个坐标轴缩放比例不均的问题。引入最小二乘配置法,将公共点误差作为随机信号处理,并增加两个尺度参数解决坐标轴缩放比例不均的问题;推导出基于最小二乘配置的九参数模型及其误差方程,通过实验对比分析表明,该方法可以有效地提高坐标转换精度。 相似文献
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激光跟踪仪是目前精度最高的移动式坐标测量系统,其实际测量精度是否符合标称精度,直接决定了测量精度能否满足需求精度,因此对仪器坐标测量精度的分析显得十分重要。坐标转换模型是反应多站测量坐标精度的理论基础,不同模型在反应仪器精度的准确性、精确性、稳定性和计算速度等方面有较大差别。本文对常用的坐标转换模型进行了对比分析,得出结论是四元数模型具有算法严谨、抗奇异性、表达简洁、运算快速和易于实现等优点,适用于计算坐标转换精度。本文以Leica AT901_b激光跟踪仪为例,进行坐标测量精度分析。多次设站获取同一组目标点数据,每测站与目标点保持良好网形结构,数据处理时首先排除粗差并检验可靠性,然后采用四元数模型计算坐标转换参数,并通过最小二乘平差算法解算参数精度及坐标测量精度。另外,为了反应激光跟踪仪的坐标测量精度与目标点距离的关系,本文以Leica AT901_b为例进行实验,在测程内由远及近多次设站获取数据,计算坐标测量内符合精度并给出了目标点距离与坐标精度的关系曲线。 相似文献