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为了研究多边法坐标测量系统中解算方式对测量精度的影响,建立了多边法坐标测量模型,分析了两种目标点坐标解算方式的差异,并针对典型的4台测站多边法坐标测量系统进行了两种解算方式的仿真测量实验。仿真结果表明:预先准确标定系统参数方式能有效提升测量精度,测量精度依次改善了69.5%、64.6%、46.3%。进行了坐标测量精度验证实验,实验结果表明:与同步解算方式相比较,预先准确标定系统参数取模后的3组实验平均测量误差由203.0μm降至23.8μm,且3组实验的测量误差与测量距离的平均相关系数由99.8%降至37.8%,验证了仿真实验结果。 相似文献
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基于多路激光跟踪干涉仪测长的坐标测量系统在大尺寸测量领域具有显著的优越性,准确标定系统参数是实现高精度坐标测量的关键。为了克服传统自标定方法的缺点,提出了一种采用标准长度的改进自标定算法。该算法首先在稳定的基座上设置固定点,在X、Y、Z方向分别产生用激光干涉法精确测得的标准长度,然后将标准长度用于构造自标定的优化函数。通过提高相应优化函数的权重,进一步提高坐标测量精度。通过仿真实验证明了该算法的可行性。采用独立的激光干涉仪验证系统在大尺寸范围内的测量精度,当测量点分布在距系统坐标系原点[7.0 m,8.3 m]区间内,两组实验误差均分布在[-9.5 μm,4.6 μm]区间内,结果表明所提出自标定算法可显著提高大尺寸空间坐标测量精度。 相似文献
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针对试飞光电测试中目标运动轨迹姿态自动化测量的问题,提出一种基于空间拓扑关系的目标自动识别跟踪与位姿参数同步测量技术。首先通过对被测目标表面的圆形标志点密集布设、目标运动过程的图像高速采集、圆形标志点不同视角下的自动精确提取,实现目标的自动检测;之后基于多点空间拓扑关系进行同名像对的匹配,并结合双摄像机的标定参数进行前方交会测量,实现目标表面标志点的三维重建;再采用基于多点空间拓扑约束、点距判定以及坐标旋转平移变换算法的点云块配准方法,实现目标自动跟踪与运动过程的轨迹姿态参数测量。试验证明:该方法切实可行,可获得亚毫米级的定位精度和优于0.11°的定姿精度,且能够全自动处理,从而大大提升试飞测试中影像测量的数据处理效率,同时可为飞行影像数据自动化、实时化处理提供一种有效技术手段。 相似文献
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传统的摄像测量技术用于测量物体三维位姿及其变形时,通常只能应用于可通视的物体之间或处于同一个视场的物体之间.多摄像机接力传递位姿测量通过接力传递的方式,可以实现对大型结构体中不通视物体之间或大视场范围内物体之间的位姿及其变形进行测量.本文首先对多摄像机接力传递位姿测量方法的基本原理进行了阐述;然后,通过对其硬件结构特点进行分析,提出了相应的软件功能模块与程序控制流程;最后,按照经典的"客户机-服务器"模式分别开发设计了分机软件和主机软件,并用Visual C++语言予以实现.经过大量室内.、室外及海上实船实验证明,该软件系统操作简单,使用方便,运行稳定可靠,可扩展性较强. 相似文献
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大尺寸测量装置由于测量范围大,其测量精度受诸多因素影响,其中大尺寸测量装置所处环境条件变化会影响其测量精度。基于中国计量科学研究院地下一层实验室80m长度标准装置,在空调控温状态和自然温度状态(不控温)下,进行了长度测量范围为10,30,70m的测量精度实验研究,得到空调控温状态下折射率补偿误差分别为7.0,10.5,21.0μm;自然温度状态下折射率补偿误差分别为2.5,2.9,3.9μm。实验结果表明:大尺寸测量装置在自然温度状态下能得到更高的测量精度,当测量范围大于30m时,测量精度可优于10-7量级。 相似文献
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为了实现飞机大部件的最佳位姿调整,基于层次分析-误差评定组合方法,研究了一种应用于综合评估数字化装配中关键测量特征点的误差控制权值的计算方法。采用引入权值的最小二乘法求解大部件位姿调整量,提高装配精度。通过层次分析(AHP)方法确定关键测量特征点主观权值,误差评定法确定关键测量特征点客观权值,两者结合综合评定关键测量特征点权值。以最小装配误差为优化目标,利用权值实现多个关键测量特征点的误差分配优化。实例分析中,将超差的对接交点误差由1.23 mm降低到了0.72 mm,满足各个测量点的容差要求。以奇异值分解算法求解目标优化初值,采用牛顿法迭代求解,得到部件的最优位姿,并以中后机身对接为对象分析验证权值分配的合理性。 相似文献
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目的在机器人视觉应用领域中,为控制机器人能够完成焊接、搬运、跟踪等任务,需要确定摄像机与目标之间的相对位姿关系,提出一种目标位姿测量方法。方法利用单摄像机获取目标特征,坐标变换参数表示为对偶四元数的形式,同时计算旋转矩阵和平移向量,构建位置向量和方向向量的测量值与模型值之间的误差方程,利用Hopfield神经网络实现拉格朗日乘子法,求解目标位姿最优解。结果利用Matlab软件平台,选择SVD,DQ以及文中算法进行比较,仿真实验结果表明,基于Hopfield神经网络和对偶四元数的位姿测量算法计算出的位姿参数误差最小。随着测量点数量的增大,文中提出的算法精度更高。结论对偶四元数同时求解位姿变换矩阵的旋转分量和平移分量,可消除计算误差,基于Hopfield神经网络和拉格朗日乘子法,可快速准确地计算,并收敛至目标位姿最优解。 相似文献