北斗自动化监测系统在铁路桥梁形变监测中的应用

针对在铁路桥梁形变监测过程中人工水准测量方法易受多种环境因素影响的问题,开发了一套基于北斗的自动化监测系统,该系统由控制软件和集成硬件组成。根据铁路桥的现场情况安装传感器,并采用GNSS动态差分技术处理传感器数据,接收到的原始数据和处理后的数据实时存储在集群服务器的MySQL数据库中,同时通过内网进行传输。通过网页端软件,可以浏览铁路桥的二维地图、实时监测数据变化情况,并实现监测预警功能。该系统解决了传统监测方法受天气和人员因素影响的问题,提高了监测的时效性,对铁路桥梁的调度与安全管理具有重要的应用价值。

基于手机惯性传感器的航向估计算法研究

室内导航解算过程中,针对使用手机陀螺仪进行航向解算存在累积误差和比例-积分(PI)控制器参数固定导致滤波器的环境适应性不强等问题,提出一种基于陀螺仪、重力计及磁力计的多传感器融合航向估计算法。结合航向解算中陀螺仪不易受环境影响以及重力计和磁力计不存在累积误差的优点,采用重力计与磁力计补偿陀螺仪的漂移误差,进而更新四元数来解算航向角以降低高频噪声,同时与陀螺仪积分解算的航向角进行卡尔曼滤波(KF)实现数据融合,提高了滤波器的抗干扰能力并有效地降低了积分累积误差对航向估计造成的影响。

基于特征点法向量的点云配准算法

在传统的迭代最近点算法(ICP)中,需要两片点云具有良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优。针对该问题,本文提出了一种基于特征点提取与配对的粗配准方法,以调整两片点云重叠部分的初始位置。首先,利用SIFT算法提取两片点云公共部分的特征点;其次,根据特征点法向量之间的欧氏距离将两片点云的特征点两两配对;然后,利用法向量的夹角对特征点对进行提纯;最后,通过单位四元数法,求解出旋转及平移矩阵,完成粗配准。试验表明,本文基于特征点法向量的粗配准方法可为精配准提供良好的初始位置,在一定程度上避免配准时陷入局部最优的现象。

抗差自适应卡尔曼滤波模型及其在塌陷区监测中的应用

针对塌陷区等地表快速沉降区域的动力学特点及观测向量中存在的粗差对卡尔曼滤波结果的影响,设计一种抗差自适应卡尔曼滤波模型。该模型能识别稳定沉降与快速沉降2种状态,通过抗差估计减小观测向量中粗差的影响,并采用自适应因子调整动力学模型,减少状态模型的误差,提高滤波结果的精度。将该模型应用于某矿区沉降监测数据的处理,结果表明,其效果优于抗差卡尔曼滤波。

相机检校DLT算法的改进

传统的相机检校直接线性变换(direct linear transform,DLT)算法中,利用最小二乘方法求解相机内方位元素以及畸变参数。在实际应用过程中,误差方程的系数矩阵是非奇异矩阵,但是检校场纵深程度不够大,使得系数矩阵条件数过大,其他因素的微小搅动将会引起计算结果的很大变化,因此使得误差方程呈现出病态。针对该情况,文章提出了一种简易检校场建立方法,并引用病态整体最小二乘方法对相机检校DLT算法进行改进,以适用于该检校场解算相机的畸变参数,最后用算例验证其可行性。

基于北斗卫星导航系统的自动放样小车设计

研究设计了一种能够利用北斗卫星导航系统实时定位,进而自动移动至目标坐标(即放样点),使用车身搭载的工具标记地面进行打点,完成施工放样的智能小车。该小车借助Android平台由手机APP操作控制,通过WiFi传输数据,利用北斗定位模块接收基准站播发的差分信号并实时定位,其最终放样精度可以达到1cm^2cm。由于北斗卫星导航系统受极端天气的影响小,小车可实现全气候自主定位,相较于传统施工放样技术,能够大大减少人力消耗,缩短施工周期,提高工程经济效益。

Android移动终端与传统测绘设备互联应用软件设计

本文研究一种基于安卓系统与传统测量设备之间进行数据传输与应用处理的软件,详细介绍软件的开发设计以及与传统测量设备之间的蓝牙数据传输方式,实现软件与设备之间数据的实时传输与应用处理。实测结果表明,本软件可广泛应用于高精度测量数据的采集与测量草图绘制。