基于加权最小二乘的红外热像仪的标定

目前,人们在对红外热像仪进行辐射标定时,普遍采用精度不太理想的最小二乘法.为减少热像仪的系统随机误差、环境波动和黑体温度不稳定等因素对标定结果的影响,提高标定模型的精度,建立了基于加权最小二乘的红外热像仪标定模型,并分别基于加权最小二乘法与最小二乘法进行了标定实验和辐射测量实验.实验结果表明,基于加权最小二乘的标定模型的拟合精度更高,其在辐射测量实验中的平均测量精度比基于最小二乘的平均测量精度提高了2.3％.基于加权最小二乘的红外热像仪的标定具有较强的实用价值和一定的借鉴意义.     

基于光学标靶与测距仪的隐藏区域坐标测量

为了解决大型装备中隐藏区域的空间坐标测量问题,提出一种基于光学标靶与测距仪的激光测头,该测头与全站仪或激光跟踪仪构成非接触测量系统。测量时,激光测距仪发出的激光对准被测点测得其距离,用全站仪或激光跟踪仪瞄准光学标靶,实时获取激光测头的空间坐标,同时激光测头测得其自身的空间姿态角,然后通过坐标变换得到被测点的空间坐标;并进行了实验验证。结果表明,该测量系统可以使得组合测量的量程扩大并保持较高的空间坐标测量精度。     

基于动态不确定度评定的加权数据融合算法

加权融合算法的AR模型,采用遗忘因子递推最小二乘法估计出测量方差.根据测量方差对单一导航传感器信息进行动态不确定度评定,进而确定组合导航系统的组合不确定度.在满足组合不确定度最小的情况下,利用拉格朗日乘数法进行加权值的求解.通过实例仿真表明该法具有较高的融合精度,对提高组合导航系统的定位精度具有实际意义.     

离子选择性电极的最小二乘标定法

标定是保证传感器测量精度的重要手段。这里针对离子浓度传感器（ISE）的两点标定法、多点分段标定法以及最终提出的最小二乘标定法进行了数学建模和标定误差分析。提出以标定误差最小的原则,作为标定方法的选择依据;以标定曲线的斜率来判断ISE的老化程度、且进行脸谱表情显示。经理论分析和实验证明,最小二乘标定法在这里提及方法中能到达标定误差最小。并且,该方法已经在具体的硬件平台实现。     

基于神经网络的传感器非线性误差校正方法

为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度,提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性,并以位移传感器标定为例,详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、BP神经网络以及RBF网络三种方法进行校正,设计并实现了RBF网络的校正模型。实验结果证明,RBF网络的校正方法比BP网络校正方法精度提高了约44%,其补偿效果更优,且其在传感器种类变化或环境影响较大的情况下比最小二乘拟合更具非线性补偿优势。     

基于量块的线结构光视觉传感器直接标定方法

线结构光视觉传感器的标定精度直接关系到测量结果的精度。传统的有模型标定方法为了提高标定精度,相应的模型也会越复杂,计算量也很大。为了实现高精度、高效率、低成本地标定线结构光视觉传感器,提出一种基于标准量块的线结构光视觉传感器直接标定方法,设计了标定靶标,不需要标定模型,直接建立查找索引表,在查找索引表中搜索直接得到或者采用最小二乘法拟合算法得到待标定点的空间三维坐标。实验结果表明该标定方法具有较高的标定精度,y方向平均绝对测量误差为0.0279mm,z方向平均绝对测量误差为0.0237mm,能够满足高精度测量需要,且计算简单、易于实现。     

基于经纬仪和测距仪的空间坐标测量

为了解决全站仪、激光跟踪仪等设备进行空间坐标测量时设备昂贵、存在测量盲点等问题,提出一种基于电子经纬仪和激光测距仪的空间坐标测量方式.用激光测距仪测得激光束所在直线上的几个点到激光测距仪的距离,同时用经纬仪观察这些点,得到各个点对应的水平角和天顶角;数据处理时,首先通过最小二乘法得到经纬仪原点和各个目标点所构成的多根射线所决定的公共平面,然后将这些射线投影到这个公共平面内,得到对应的投影射线;通过这些共面的投影射线和已知的各个目标点之间的距离用最小二乘法得到这些目标点的坐标解,然后拟合得到一条直线,即激光测距仪的光束所在的空间直线解.工作时,通过测距仪测得待测点到测距仪之间的距离,由这根空间直线的表达式方程,即可得到待测点在经纬仪坐标系中的坐标.结果表明,该测量方式可以在一定条件下实现全站仪、激光跟踪仪难以实现的多点动态非接触空间坐标测量.     

基于椭球拟合的MIMU系统自标定方法

针对微惯性测量单元(MIMU)测量精度的提高,提出一种自适应的MIMU系统自标定方法。通过MIMU系统陀螺仪和加速度计误差模型分析,将陀螺仪和加速度计的误差模型转化为一个线性回归方程,使用椭球拟合的最小二乘方法对MIMU系统进行拟合,最后运用多次拟合模式进行总体标定。采用实验室三轴转台进行实验验证,得到标定的姿态测量系统的精度提高了3个数量级,证实了此标定方案的可行性。     

双CCD系统在三维面形测量中的应用

讨论了用于直升机着陆激光雷达地形测量系统的双目立体视觉方法,并利用双CCD系统实现了对激光器照射到固定目标表面上任意单点的三维空间坐标测量.首先应用最小二乘法对既定标定点三维空间坐标的测量进行了分析,提出了标定点列的优化原则;然后分析了正交约束条件对测距误差的影响,并建立了双CCD激光测距实验系统.理论分析和实验结果表明,选择经分布优化的标定点列和采用正交约束条件可以使目标点的各向测距误差在总体上得到优化,从而使得双CCD系统在近距测量中有较高的测量精度,适合于三维面形的测量.     

哈默斯坦非线性时变系统的加权学习辨识方法

针对有限区间哈默斯坦(Hammerstein)非线性时变系统,该文提出一种加权迭代学习算法用以估计系统时变参数。首先将Hammerstein系统输入非线性部分进行多项式展开,采用迭代学习最小二乘算法辨识系统的时变参数。为了防止数据饱和,采用带遗忘因子的迭代学习最小二乘算法,进而引入权矩阵,采用加权迭代学习最小二乘算法改进系统跟踪误差,以提高辨识精度。该文分别给出3种算法的推导过程并进行仿真验证。结果表明,与迭代学习最小二乘算法和带遗忘因子迭代学习最小二乘算法相比,加权迭代学习最小二乘算法具有辨识精度高、跟踪误差小以及迭代次数少等优点。     

面向特大齿轮的激光跟踪测量精度提升方法

为实现特大齿轮激光跟踪测量精度的提升,采用激光跟踪仪与柔性关节坐标测量臂相结合的测量方式,建立了基于激光跟踪多边测量方法的特大齿轮组合式测量网络。采用柔性关节坐标测量臂蛙跳技术确定激光跟踪仪全局坐标系与柔性关节坐标测量臂坐标系之间的坐标转换关系,实现不同站位下测量臂测量数据的空间配准。引入激光跟踪仪多边测量方法,摒弃其角度测量模块,建立激光跟踪多边测量位置参数标定模型,通过测量冗余数据并对其进行L-M优化迭代,以提高激光跟踪仪的全局控制精度。对建立的组合式测量网络进行仿真实验,分析对比测量数据,组合式测量网络的测量误差平均值为0.007 mm,误差标准差为0.004 mm,相同条件下,使用激光跟踪仪直接测量方法的测量误差平均值为0.044 mm。仿真实验分析表明,该方法显著提升了测量精度,满足了特大齿轮现场齿形测量的要求,具有较好的理论与工程应用价值。     

基于加权最小二乘的激光跟踪姿态角测量方法

针对现代工业生产中大型装备的生产、制造和装配对于姿态精准测量提出的需求,提出了一种基于加权最小二乘的激光跟踪姿态角测量方法。首先,阐述了姿态测量系统的组成,并对姿态测量系统中使用的坐标系进行定义;其次,建立了姿态测量数学模型,在此基础上利用加权最小二乘法对冗余角度信息进行数据融合,并采用蒙特卡洛法对融合方法进行了仿真分析;最后,搭建了姿态测量实验平台,利用精密二维转台对系统姿态角测量精度进行了评定。实验结果表明:在[?30°, 30°]角度范围内,测量距离为3 m时姿态角测量精度为0.28°,测量距离为8 m时姿态角测量精度为1.76°;与单目视觉法相比,姿态角测量精度在3 m时提升了6.7%,在8 m时提升了18.8%。文中提出的数据融合方法对姿态角测量精度的提升具有较好效果。     

摄像机标定中总体最小二乘法抗噪性的研究

为了降低摄像机标定中图形加性噪声给标定精度带来的不良影响,提出了基于总体最小二乘法的摄像机标定方法。由于总体最小二乘法具有消除或降低噪声的功能,本文将其用于求解单应性矩阵,既提高了单应性矩阵的精度,又为摄像机内外参数和畸变系数的精确测量提供了理论依据。在此基础上借助OpenCV函数库获取图形中角点高精度坐标的功能,在Visual C＋＋环境下实现了对摄像机的标定。数值实验和实际标定实验均表明,提出的标定方法具有更高的精度和抗噪声能力。     

基于球心拟合的多边激光跟踪系统自标定方法

随着大尺寸工件和设备的制造加工以及装配的精度要求提高,对工件加工装配过程进行测量的测量系统精度要求也有所提高。多边法激光跟踪三维坐标测量系统只利用距离测量数据解算空间点坐标,能够避免激光跟踪仪角度测量带来的误差。文中提出了一种通过在跟踪仪测头挂载夹具进行球心拟合来获取跟踪仪测量原点的方式进行系统自标定,并辅以移站的方式,可使用两台激光跟踪仪构建四站多边法激光跟踪三维坐标测量系统。另外,文中还尝试了三站系统的构建。实验证明,四站系统将对标称长度1000.943 mm位于约20 m处的标准尺长度测量误差由最大110 μm减小至28 μm,三站系统将对标称长度969.045 mm位于约7.5 m处的标准尺长度的测量误差由最大67 μm减小至21 μm,相较于单台跟踪仪提高了精度,相较于传统多边系统降低了测站数量和成本,能够在工业现场实现高精度三维坐标测量。     

基于正交柱面成像相机的大尺寸三维坐标测量

提出了一种基于正交柱面成像相机的大尺寸三维坐标测量方法。正交柱面成像相机由一个正交柱面成像光学系统和两个正交放置的线阵CCD组成,它们分别被用来检测被测点的水平角和垂直角。一个相机决定了两个角度,两个相机交汇,即可实现被测点的三维坐标测量。所提出的方法在精密坐标测量特别是动态位置跟踪方面具有突出的优势。一个灵活的内参标定方法被用来标定正交柱面成像相机,内参标定后相机在水平方向和垂直方向角度测量误差的均值分别为1.85和2.16。另外,双相机的外参标定也被介绍,外参标定后系统的坐标测量精度优于0.52 mm。实验结果表明:所提出的三维坐标测量方法有效,具有良好的测量精度。     

无衍射光电子标靶的直接映射标定方法研究

为了实现盾构机的自动导向,研制了一种新型无衍射光电子标靶,给出了该电子标靶系统的构成和姿态角测量原理。针对标靶光学系统难以确定精确光学中心的问题,提出一种新型标定方法,直接将全站仪激光入射在标靶中CCD上的光斑中心位置和全站仪的角度值联系起来,建立一一对应的映射关系数据库。工作时,由光斑中心位置可直接插值得到入射光线的空间角度,再结合电子水平仪读数,计算出标靶的实际坡度角、滚动角和水平方位角,并进而计算盾首中心坐标。结果表明,利用该方法对无衍射光电子标靶进行标定能够获得较高的标定精度,从而在标靶进行测量工作时获得较高的测量精度。     

面向直线顶管机的双屏视觉标靶标定方法与精度评价

针对双屏视觉标靶前、后感光成像屏位姿关系难以标定的问题,提出一种基于坐标点云的感光成像屏位姿标定方法。该方法分别将前、后感光成像屏划分为n行n列的网格阵列,通过全站仪测量感光成像屏上每个网格角点的空间三维坐标,并利用工业相机实时获取感光成像屏上每个网格角点的图像二维坐标,结合图像二维坐标和空间三维坐标获得2D-3D映射关系,从而得到坐标点云数据。根据三公共点坐标系转换算法将坐标点云数据中的三维坐标统一到标靶坐标系下,进而确定相机与前、后感光成像屏的位姿关系,再通过网格索引方法对前、后感光成像屏的位姿关系进行求解。为评价标靶位姿测量精度,设计了静态测量重复性精度评定实验和绝对测量精度评定实验。实验结果表明:该标定方法的坐标静态测量重复性精度为0.13 mm、绝对测量精度为0.93 mm;方位角静态测量重复性精度优于0.01°、绝对测量精度优于0.05°。因此,该标定方法可以实现两个空间平面位姿关系的精确标定,且具有操作简便、精度高等特点,可用于双屏视觉标靶的标定。     

组合GPS静态定位的一种算法

单站GPS定位由于数据受体系结构及观测条件的影响,测量结果精度低且不稳定。用多个手持GPS设备构成组合GPS静态定位系统,通过固联结构对随机误差进行校正,并充分利用测量数据的方差信息构成权矩阵,得到加权最小二乘解。仿真实验表明新方法可将定位精度快速稳定地提高到3m左右。     

运动目标视觉跟踪测量系统与场地坐标系的快速统一方法

车载移动式视觉跟踪与测量系统在实际应用中, 快速便捷地进行视觉系统与场地坐标系的全局统一是关键技术。结合视觉系统与现场特点, 阐述了系统标定原理, 给出了视觉跟踪与测量系统相对于场地坐标系转换数学模型。该方法的基本思路是转台视轴分别指向场地坐标系内的两个控制点, 根据两点对应的俯仰角、方位角及距离确定两坐标系的转换关系。仿真分析和实验结果表明: 角度和距离精度分别达到0.03和0.52%。该方法便捷、高效, 对移动式视觉测量系统坐标系快速统一有实用价值。