姿态角随机测量误差对机载激光扫描成像的影响

研究了姿态角随机测量误差对机载激光雷达激光脚点定位精度和数字表面模型(DSM)精度的影响。分析了机载激光雷达的工作原理,推导了姿态角随机测量误差与激光脚点定位误差之间的传递关系。通过数值仿真,模拟了3种地形,研究了姿态角随机测量误差对点云及DSM的影响规律。通过半实物仿真实验,定量评价了姿态角随机测量误差对激光脚点定位精度和DSM精度的影响。仿真和实验结果表明,姿态角随机测量误差造成激光脚点定位精度和DSM精度降低。姿态角随机测量误差造成激光脚点平面坐标误差增加较大,是高程误差的4~5倍;当姿态角随机测量误差增大10倍时,激光点云三维坐标误差也增大约10倍,而DSM误差则增大40倍左右。     

机载平台6-D运动误差对LiDAR点云质量的影响比较

直升机载荷平台6-D（Six-Dimensional）运动误差（即飞行轨迹和姿态角运动误差）对机载LiDAR点云质量影响显著,进而影响三维重建模型精度。分析各运动误差对点云质量的影响特点,对于有针对性地消除各运动误差影响、有效提高机载LiDAR三维成像产品精度具有重要意义。建立了机载激光扫描脚点三维空间位置偏差与机载平台六方位运动误差之间的传递关系;采用数值仿真,定量比较了六方位运动误差对激光点云密度分布和的影响,获得了六方位运动误差的影响特点及规律。仿真结果表明,直升机载荷平台的三个姿态角运动误差对点云密度的影响更显著,且随飞行高度的增大而增大,而三个飞行轨迹运动误差的影响相对较小。     

浅析机载Li DAR点云数据的构成与简单分类

分类作为机载Li DAR点云处理的关键步骤之一,在点云处理过程中起到重要的作用,本文立足于电晕数据的概念、构成、以及常见的数据分类计算,简要地对机载Li DAR点云数据的分类进行研究,试图为机载Li DAR点云数据研究提供数据资料.     

基于多台北斗接收机的测姿精度对目标定位精度影响分析

飞机姿态测量是无人机系统目标定位的重要环节。该文拟采用多台北斗天线测姿,分析了北斗接收天线测姿精度对机载光电平台目标定位精度的影响。为此,本文建立机载光电平台目标定位系统模型,用蒙特卡洛法分析目标定位误差,并对飞机姿态测量误差在0.05°~1°范围内以及飞行高度在1 000~8 000 m时的垂直下视和斜视目标定位误差进行比较。实验结果表明,在姿态测量误差及飞行高度范围内,垂直下视目标定位高程误差在20 m左右,平面定位误差为23~65 m;斜视定位（-60°斜视,俯仰轴以水平向前为0°）大地高误差为20~30 m,平面定位误差为24~71 m。同时分析了天线摆放及基线长度对测姿精度的影响。目标定位误差主要与飞机姿态角测量误差、北斗系统误差、光电平台方位角和高低角测量误差有关,还与目标与飞机之间的斜距有关。飞行高度越大,光电平台高低角越小,斜距越大,则目标定位误差越大。基线越长,测姿精度越高,当基线垂直时,横滚角误差最小。     

影响机载激光扫描点云精度的测量误差因素分析及其影响大小排序

影响机载激光扫描点云精度的测量误差因素有很多,它们共同存在且交叉影响,因此确定各测量误差因素、分析它们各自对点云精度的影响大小并排序,对消除重要误差因素的影响、有效提高点云精度有重要意义。通过分析圆锥旋转式机载激光扫描工作原理,明确了影响点云精度的各种误差因素,建立了各误差因素和点云精度之间的映射关系。采用多元线性回归方法,建立了各误差因素与点云三维坐标误差之间的多元线性回归方程,获得了标准化回归系数,定量评价了各误差因素对激光点云三维坐标精度的影响显著性,并进行了排序。为机载激光扫描系统的误差分配和重要误差因素的抑制补偿以及有效提高激光点云的精度,提供了重要的理论依据。     

机载LIDAR 点云定位误差分析

在机载LIDAR 点云定位方程的基础上建立其定位误差方程,依据定位误差方程,将点云的误差分类为系统误差、任务误差和随机误差3类。详细分析了平地、下坡面、上坡面3种情形下地形坡度和扫描角对测距误差和点云定位误差的影响大小,探讨了扫描角误差、安置角误差、姿态角误差以及扫描角对点云定位误差的影响。除了分析系统误差外,还着重分析了时间偏差、GPS定位误差、偏心分量误差以及随机误差对点云定位误差的影响大小。研究发现:航高和扫描角是点云定位误差的重要误差源,下坡面地形和瞬时扫描角误差对点云定位误差的影响较大,安置角误差可以通过检校来消除,姿态角误差取决于IMU自身的硬件精度。     

机载多普勒激光雷达指向影响分析及定标

通过分析机载多普勒激光雷达测量模式特征,考虑飞机姿态测量精度的影响,仿真分析了径向速度误差,以及多视线反演水平风场的反演精度,按照文中仿真系统的输入参数,不考虑雷达系统频率检测误差,风速测量误差小于0.3 m/s。该结果为机载多普勒激光雷达平台设计和测量模式的选择提供了参考。在此基础上,提出了一种基于地面散射信号测量的激光指向定标方法,并通过激光雷达实测数据进行验证,指向定标精度优于0.2°。     

基于MLE算法的海上角度交会测量方法及其精度分析

针对我国现有测量船单站REA测量体制精度相对较低的问题,提出了基于光电经纬仪的海上角度交会测量方法。介绍了角度交会测量原理和设备布站原则,构建了AE-AE异面交会测量系统,设计了基于MLE(Maximum Likelihood Estimation)算法的海上角度交会测量算法和船摇修正方法,仿真分析了船体姿态测量误差、设备测角误差以及站址定位误差等的影响。仿真结果表明,站址测量误差是海上角度交会测量的最主要误差源,船体姿态测量误差和设备测角误差对海上角度交会测量精度有一定的影响,当船体水平姿态测量误差优于20″、航向测量误差优于30″、设备测角误差优于20″、站址测量误差优于1 m时,海上角度交会测量精度可达1 m。该法解决了动态条件下的飞行目标高精度测量技术难题,为后续工程设计奠定了基础。     

平台运动测量误差对阵列天线合成孔径雷达三维成像影响分析

阵列天线合成孔径雷达(SAR)可实现3维成像。为了提高成像质量,使用测量设备获取平台的运动信息以进行运动补偿,而测量误差会影响补偿及成像质量,需对其进行分析。该文首先建立了阵列天线SAR 3维成像模型和测量误差分析模型,接着分别从位置和姿态角两个方面分析了测量误差对相位误差的影响,并比较不同方向误差影响的大小,然后通过仿真分析了误差对成像指标的影响,并引入姿态误差基线比来量化姿态角误差的影响。最后得出高程向和横滚角测量误差影响最大的结论,给出了限定要求下测量误差的容忍值。该文的结论为测量设备的选取和设计以及成像和补偿方法的选择和分析提供了理论指导和参考。     

船用星敏感器姿态测量误差建模与仿真分析

为提高船用星敏感器姿态测量精度,对星敏感器船体姿态测量误差模型进行了理论分析。首先针对船用星敏感器的使用环境构建了船用星敏感器观测模型,然后推导了基于角度测量的船用星敏感器误差模型,最后仿真分析了星敏感器地平滚动角测量误差、安装角度对船体姿态测量精度的影响。误差模型与仿真结果表明,星敏感器地平姿态测量误差、安装角度标定误差以及安装布局等是影响船体姿态测量精度的主要因素,其中当星敏感器地平滚动角测量误差为100″时,船体姿态测量误差最大可达112″;安装布局对船体姿态测量精度有一定的影响,其中船体姿态测量误差随安装方位角的变化而呈周期性振荡趋势,纵摇测量误差随安装仰角的增加而增大;当星敏感器沿艏艉线方向安装时,航向测量误差随安装仰角的增加而增大,当沿垂直于艏艉线方向布局时,横摇测量误差随安装仰角的增加而增大。     

基于遗传算法的柱面光栅测角技术研究

高精度角度测量装置是保证旋转设备精度和性能的关键, 广泛应用于测量跟踪仪器中, 特别是对于大尺寸坐标测量仪器, 测角相比于测距是制约坐标测量精度的瓶颈。在精密一维轴系平台上, 采用高精度柱面光栅及四个读数头构建测角装置, 对传感器本身、安装及轴系跳动等误差因素对测角精度的影响进行了详细分析。基于角度测量标准器具校准角度测量误差, 对误差数据进行谐波分析。基于遗传算法提出了一种参数优化方法, 建立误差补偿模型, 对测角误差进行了补偿。实验结果显示, 补偿后柱面光栅测角误差减少为0.7, 证明了误差补偿算法的有效性, 显著地提高了角度测量精度。     

基于EPNP算法的单目视觉测量系统研究

利用计算机视觉进行姿态测量的方法已广泛应用于现代控制、导航、跟踪等多个领域中。研究并设计了一种基于P4P矩形分布的平面靶标和EPNP算法结合的单目视觉姿态测量方法。首先,利用单相机获取平面靶标图像,经图像处理后得到四个特征点的像素坐标,并使用EPNP算法进行姿态解算;其次,对姿态角测量误差进行了仿真分析,为提高姿态测量精度提供了理论指导和依据;最后,提出一种与高精度二维转台结合的坐标系配准方法,利用该方法对三个方向姿态角精度进行验证。实验结果表明:当绕x和y轴的转动角度在[-6,6]时,姿态测量误差小于0.1,可以满足测量应用需求。     

新型机载光电平台内部载荷相对姿态测量方法

针对新型无人机载光电平台内部载荷的安装特点及三轴万向节支撑结构,提出了一种使用高精度距离传感器进行平台内部载荷相对姿态的测量方法。首先,利用偏心旋转的基本原理建立了偏心测角的数学模型,导出了利用偏心法进行小角度测量时角度与距离变化的近线性关系;然后,结合机载光电平台内部载荷相对外框架运动的特点,通过巧妙的偏心结构设计建立载荷沿方位与俯仰方向上相对姿态测量方案;利用双偏心球面及多传感器组合有效地消除了系统径跳等误差对测量精度的影响;最后,使用高精度传感器与本文的测量方法对测量方案进行了验证。理论分析与实验结果表明,本文测量方法简单可行,测量精度优于15″,测量带宽达1.24kHz,完全满足某新型机载光电平台载荷内姿态的测量要求。具有很好的应用价值。     

空中光电跟踪平台的引导精度分析

提供了一种以飞行器为搭载平台的精密光电跟踪系统引导精度的分析方法,以两类引导设备为例,从经典误差分析方法出发,分析了引导精度的主要影响因素,包括引导设备的测量误差、空中平台的姿态测量误差及数据传输延迟等,并指出其关键影响因素是引导设备的测量误差,可通过合理设计飞行航路避开最大误差区域或更换高精度引导设备两种途径有效减小引导误差。     

姿态误差对机载激光多普勒三维速度测量精度的影响

激光多普勒测速系统可实现空中运动平台的速度测量,平台的姿态测量误差是影响其测速精度的重要因素。为实现运动平台三维速度的测量,以相干探测原理为基础,设计并搭建了全光纤三光束激光多普勒测速系统,建立了运动平台三维速度测量的数学物理模型,对系统测速相对误差进行了数值模拟研究。研究结果表明,姿态测量误差对测速精度的影响不可忽略;随着俯仰角度的不同,俯仰误差与旋转误差对测速精度的影响程度会发生变化;测速精度与旋转误差呈线性关系,而与俯仰误差存在着非线性关系。研究结果可为激光多普勒测速系统的设计以及速度修正提供理论依据。     

基于鱼群算法的机载光电平台误差分配方法

由于传统误差分配方法效率低,依赖经验反复试凑,难以满足高精度分配的需要。根据机载光电平台目标测量的特点,构建了由大地地理坐标系到光电平台成像系统坐标系的目标测量数学模型,讨论了转换过程中影响精度的主要因素,确定了待分配的目标测量主要误差源,建立了基于蒙特卡罗统计方法的目标测量误差模型。通过将考虑方向性的目标测量误差分配问题转化为无约束的优化问题,运用鱼群算法对满足测量误差总要求的误差源分配方案进行寻优。计算结果表明,本文提出的误差分配方法有效可行,对机载光电平台误差分配具有一定的参考价值。     

基于电机转速的红外地平仪测量误差研究

针对双圆锥扫描式红外地平仪因无刷直流扫描电机转速不均匀造成的姿态角测量误差进行了研究。通过对无刷直流电机结构特性与电特性进行分析,建立了电机转速数学模型,根据电机转速数学模型及红外地平仪扫描地球获取的信号的特性,推导出电机转速不均匀造成的姿态角测量误差计算数学模型。由姿态角测量误差计算数学模型可计算出航天器姿态角测量误差,通过星载计算机软件预设或地面计算机上行注数实现航天器姿态角测量结果的实时补偿。推导的红外地平仪姿态角测量误差计算数学模型可以为在轨运行航天器姿态的高精度测量与控制提供保证。     

舰载经纬仪船摇误差修正方法研究

针对海上舰船摇摆引起的舰载经纬仪巨大定位及测量误差问题,提出一种船摇误差修正的高精度解决方案。利用惯性导航系统测量出的船体摆动姿态角和GPS局部基准定位信息,对舰载经纬仪实时站址数据和测角数据做了船摇修正处理,并研究了站址误差对测角精度的影响。通过对修正前后数据做误差比对分析,提高了海基测控装备外弹道的测量精度。试验证明,该方法简单、实用,修正后精度满足使用要求,可以推广应用。     

一种机载双天线InSAR基线动态测量方法

机载双天线InSAR系统两个天线非刚性连接时,为保证高程测量精度和成像质量,必须对干涉基线进行动态精密的测量。该文研究了一种基于单相机和激光测距仪组合的动态基线测量方法,通过分别测量两个天线的中心位置和姿态,得到干涉基线长度和基线角。论文对该方法进行了原理性研究和地面验证实验,实验通过可精确控制轨迹的运动平台模拟天线运动,实验结果表明该方法在8 m摄影距离处位置测量精度优于0.2 mm,姿态角精度优于70,是动态测量干涉基线的有效方法。     

国产螺旋式扫描激光雷达系统自检校方法研究

论文提出一种对螺旋式扫描机载激光雷达系统进行安置角自检校的新算法。首先推导了螺旋式扫描激光雷达点云定位的数学模型;然后提取了激光雷达点云数据重叠区的面特征,并构建了基于面特征的激光雷达检校模型;最后,仿真分析了安置角误差对往返航带前后向扫描数据的影响,并利用同名面特征,基于区域网平差方法同时估计了平面参数和安置角参数。实验结果表明,该方法实现了激光雷达安置角的自检校,且绝对精度满足生产数据要求。