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针对轻小型无人机系统难以集成重量、尺寸较大的定姿定位系统,造成高精度传感器定姿定位数据缺失的问题,该文研究了基于无人机飞控系统定姿定位数据辅助测图的方法,统计分析了飞控系统姿态测量精度以及基于姿态数据辅助的测图精度。YS09无人机飞控系统姿态测量误差较大,姿态中误差低于±3°,航向中误差低于±5°。在直接地理定向的情况下,姿态角影响水平和高程测图精度,其中对平面精度影响小于0.1 H,对高程精度影响小于0.3 H;偏航角影响平面测图精度,影响约为0.098 H。结果表明:基于飞控姿态数据辅助测图精度较低,难以满足大比例测图的精度需求,仅适用于应急条件下对精度要求较低的测图需求。 相似文献
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瑞利散射计算精度在海洋水色遥感大气校正中起关键作用,该文研究卫星姿态对瑞利散射计算精度的影响。卫星姿态直接影响太阳、卫星几何角度的计算精度,进而影响瑞利散射计算精度。计算结果表明,卫星滚动角对瑞利散射计算影响最大,当滚动角为2.5°时,瑞利散射计算误差达10%,且冬季比夏季误差略大。俯仰角和偏航角的影响很小,当俯仰角和偏航角小于2.5°,瑞利散射计算误差小于1%。对宽视场水色遥感卫星,若在资料预处理过程中不进行卫星姿态的修正,则要求卫星滚动角小于0.3°,才能满足瑞利散射计算精度1%的目标。 相似文献
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《测绘文摘》2008,(4)
CH20082297 3Dsurs系统姿态精度分析=Attitude Preci- sion Analysis of 3Dsurs/王冬,卢秀山,刘凤英(山东科技大学地球信息科学与工程学院测绘科学与工程系)//测绘科学.-2008,33(3).-15～16 GPS是3Dsurs系统中关键传感器之一,用于测量车载平台的位置和姿态角.姿态角获取是3Dsurs系统关键技术之一,其精度决定系统所能达到的测量精度。本系统中使用NovAtel DL-4型双频、高精度、高采样率GPS,采用差分后处理方法,数据处理中利用3台GPS间固定位置关系进行约束平差,并采用滤波方法提高解算精度.多组实验结果表明;使用GPS测姿可获得较高精度,系统中3个姿态角的精度有差异,航向角的精度最高,横滚角和俯仰角的精度接近。表1参9 相似文献
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《现代测绘》2021,(2)
在河道水深测量作业中,测船姿态的变化将引起水深测量的测深误差和回波水深点的位置误差,在水深变化较大的复杂水域,这种误差将较大地影响测量精度。为提高使用河道水深测量的精度与可靠性,需在采用合适的模型进行测深改正和回波水深点的位置改正。考虑到河道水域水下水深变化的特点和水深测线布置的特性,提出了"相对纵摇"和"相对横摇"的概念,采用简单的计算模型即可以有效地减弱波束角效应与测船姿态耦合效应在河道陡坡水域测量中的影响。实例表明,基于波束角和姿态耦合效应计算出的测量成果比不考虑姿态和波束角改正或仅考虑姿态改正情况下,陡坡位置的综合精度分别提高了30%和20%左右。 相似文献
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针对车载移动测量系统中激光扫描仪和载体坐标系之间存在的位置和姿态偏差，在结合常规特征点、特征面检校方法基础上，本文提出了一种带有误差改正数的位置和姿态检校方法。利用TLS获取的车载系统整体点云模型和传感器固有几何属性，获取传感器之间相对关系初值，在此基础上引入误差改正数，构建误差改正模型。在与IGS站联测的检校场中借助平面、球形标靶和平面反射标志等特征，采用最小二乘法迭代法计算误差改正数最优解，从而实现传感器快速检校。试验结果表明，该方法切实可行，检校后点云平面绝对精度和高程绝对精度分别为0.043、0.072 m，相对精度为0.018 m，满足移动测量系统数据获取的精度要求，对促进车载移动测量技术发展和应用具有重要意义。 相似文献
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针对海洋大地基准点位置标定的各项误差影响因素难以直接线性化为数学模型的问题，该文基于我国首个深海海底大地基准点的标校试验数据(水深3 000 m),利用公式推导结合数值方法定量分析了主要误差因素对海底定位精度的影响。声速误差对海底定位精度的影响很大，其中影响约为0.3 m的声速短周期时变误差难以消除；航迹几何结构对称性会对定位结果精度造成分米级影响；测船位置的系统偏差对海底定位结果具有等量级的影响(小于0.2 m);测船姿态的系统偏差在5°以内时影响小于0.4 m;观测值时标误差在0.5 s以内时影响为厘米级；时延测量值系统偏差小于0.1 ms时仅在垂向造成0.11 m的影响。为实现准确度优于2 m的海底绝对定位目标，测船航迹结构应保持对称，声速剖面精度应优于0.1 m/s,测船位置精度应优于0.1 m,时延观测值精度应优于0.1 ms,并对姿态测量安装角、杆臂矢量偏心值和观测数据时标偏差进行严格标定。 相似文献
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赖元友 《测绘与空间地理信息》2019,42(5)
机载三维SAR通过天线阵列、合成孔径和宽带信号实现三维成像,但平台的平动误差和姿态角误差会影响成像质量。不同阵元间的平动误差一致,可通过单天线SAR运动补偿方法去除,但姿态角误差改变阵元间相对位置关系,影响复杂,其中,横滚角误差影响最大,目前尚没有基于测量数据的补偿方法。本文建立了阵列天线SAR三维成像模型,分析了横滚角误差影响及横滚角误差与跨航向波数之间的关系,提出了波数域子孔径补偿方法,仿真结果证明该方法可有效补偿横滚角运动误差影响。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(5)
在进行常规的水平角和高度角测量时,都需要将测量仪器精确整平或通过仪器的自动补偿功能对观测值进行改正。但是部分设备如普通光学经纬仪、测量相机等测量仪器不具备精确整平或自动补偿的功能,影响了水平角和高度角的观测。本文提出了一种水平角和高度角测量值的二维倾斜改正方法。利用倾角传感器检测测量仪器的二维倾角,并根据倾角值对水平角和高度角的观测值进行改正。实验表明:利用该方法只需将测量仪器概略整平,即可将水平角和高度角观测值从测量平面改正到水平面;并且能够估计其精度。 相似文献
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工业测量拟合通常只关心待测工件的尺寸姿态,而不关心其绝对位置,但观测数据却包含了两者的误差。为提取出影响待测工件尺寸姿态的误差分量,提出了基于测量仪器先验误差分解定权的工业测量拟合算法。该算法依据工件形状和观测姿态对空间直线、平面、圆和球拟合计算中的各测点进行先验误差多向分解,并依据各向误差分量的影响量对测点进行加权拟合。实验结果表明,该算法与等权拟合相比,在形状和姿态参数拟合精度上可提高约10%~17%。 相似文献
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针对车载移动测量系统对运动载体姿态的确定,研究车载全球卫星导航系统(GNSS)天线阵列定姿方法,分析直接法和最小二乘法定姿的姿态解算公式,并进行GNSS天线阵列车载实验. 为得到两种定姿方法的精度,在不同软件定位模式解算的基础上,利用直接法和最小二乘法进行了姿态解算. 实验和分析结果表明:四天线阵列最小二乘法定姿精度优于三天线阵列直接法,可靠性更高;在所有组合中,基于Moving-base定位模式的四天线阵列最小二乘法定姿精度最高,其航向角、俯仰角和横滚角精度分别可达0.066 0°、0.168 4°和0.267 8°. 相似文献
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为满足深空探测器的精确定姿需求,提出了一种惯性测量单元(IMU)辅助的X射线脉冲星定姿方法。该方法用IMU的速率陀螺来估计航天器短时姿态,观测两颗或多颗脉冲星的X射线辐射信号,将拟合得到的观测矢量作为滤波器信息输入,利用这两种测姿手段在时间和空间上的互补特性,提供一种全天候、抗干扰性强的定姿方法。仿真结果表明,相比于EKF,基于UKF的俯仰、横滚和偏航三姿态角的测量精度可提高21.9%、21.1%和31.7%;与仅使用脉冲星或IMU的定姿方法相比,组合定姿方法的俯仰角估计精度分别提高了32.5%和77.6%。 相似文献
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从已知点兼容性、测量设备误差、距离投影改化等方面分析影响CPⅢ平面控制网测量精度的主要因素。通过剔除兼容性差的CPⅡ加密测量已知点、更换误差超标的棱镜、测定并改正全站仪综合加常数误差、对观测边长进行投影改正,能有效提高无砟轨道CPⅢ平面控制网平差精度,减少观测数据的返工重测次数,为我国无砟轨道CPⅢ平面控制网测量技术的... 相似文献
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为降低系统模型误差及观测模型误差的影响,结合噪声协方差自适应控制机制,对双天线GNSS/INS初始对准方法进行改进。利用噪声协方差自适应控制下的扩展卡尔曼滤波进行数据处理,包括系统噪声协方差控制及观测噪声协方差控制。试验结果表明,系统噪声协方差自适应控制机制可提高系统稳定性,降低滤波稳态值;观测噪声协方差自适应控制机制可降低观测噪声的影响,提高对准绝对精度。采用后处理的方式,利用基线长度偏差最小的基线结果辅助姿态解算,绝对精度进一步提高,对准绝对精度主要受观测值影响。利用本文方法,横滚角、俯仰角对准绝对精度可达0.02°,航向角对准绝对精度可达0.04°。 相似文献
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姿态传感器分系统是航空重力测量系统的主要分系统之一，由4个TCM2电子罗盘构成，用于测定飞机的飞行姿态。本文讨论了TCM2电子罗盘测姿数据的处理方法，利用实测数据分析了姿态角的测定精度，给出了姿态改正的实用计算公式。 相似文献
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为促进计算机视觉及智能机器人技术等在传统高差测量中的应用,本文提出一种非接触式的应用AprilTag图像识别技术的高差传递测量方法。首先以Robomaster EP机器人作为高差测量平台,分别在已知点和待测点位放置AprilTag标签,机器人相机分别识别两侧AprilTag标签并进行相对位姿解算,得到两侧标签中心相对于机器人相机中心的三维坐标差。然后发挥机器人相机旋转中心的高差传递作用,计算得到待测点相对于已知点的高差。通过多组试验分别研究机器人相机的俯仰角α、航向角β的变化对高差传递测量精度的影响。试验结果表明,当机器人相机的俯仰角α∈(-2.9°,3.9°]时,或航向角β∈[-5.5°,1°]时,AprilTag图像识别的综合误差E<0.4,识别效果较好,两点间高差误差px小于5 mm,高差传递测量的精度可达毫米级。试验结果表明,使用计算机视觉及智能机器人等技术进行高差测量具有一定可行性,为未来测绘行业研发新型智能测量机器人提供一定理论依据和技术探索。 相似文献