Multi-view ladar data registration in obscure environment

Multi-view laser radar （ladar） data registration in obscure environments is an important research field of obscured target detection from air to ground. There are few overlap regions of the observational data in different views because of the occluder, so the multi-view data registration is rather difficult. Through indepth analyses of the typical methods and problems, it is obtained that the sequence registration is more appropriate, but needs to improve the registration accuracy. On this basis, a multi-view data registration algorithm based on aggregating the adjacent frames, which are already registered, is proposed. It increases the overlap region between the pending registration frames by aggregation and further improves the registration accuracy. The experiment results show that the proposed algorithm can effectively register the multi-view ladar data in the obscure environment, and it also has a greater robustness and a higher registration accuracy compared with the sequence registration under the condition of equivalent operating efficiency.

利用伯努利滤波的多目标机动雷达误差配准方法

传统的组网雷达多目标误差配准方法通常假设数据关联关系已知,但在平台机动的情况下,系统同时存在雷达测量偏差和平台姿态角偏差,且雷达观测过程中会受到杂波干扰,导致数据关联尤为困难。针对这一问题,该文提出一种基于伯努利滤波的多目标机动雷达误差配准方法。首先建立系统偏差的量测与状态方程,然后将系统偏差建模成伯努利随机有限集,利用公共坐标系下的原始量测可实现系统偏差在伯努利滤波框架下的递推估计,有效避免了数据关联问题。同时,为了充分利用多目标量测信息,提出一种修正的贪婪量测划分方法,在每个滤波时刻挑选出系统偏差对应的最优量测子集,利用量测子集中的多量测信息实现系统偏差的集中式融合估计,提高了系统偏差的估计精度和收敛速度。仿真实验表明,所提方法能够在数据关联未知的多目标多杂波场景下对雷达测量偏差和平台姿态角偏差进行有效估计,在平台姿态角变化率较低时,所提方法具有较强的适应性。

基于三维激光点云的固体火箭发动机喷管零部件尺寸测量方法研究

为实现固体发动机喷管小型零部件尺寸高效、精确的非接触式测量,采用三维激光扫描技术测量喷管的上支耳尺寸,通过点云粗配准和精配准将其正反两面的点云数据精准拼接,在传统的ICP(Iterative Closest Point)迭代最近点的配准方式上结合Octree算法,优化了搜索过程并排除了异常匹配点对,最后将配准后的点云模型导入Geomagic ControlX中进行测量。结果表明,与三坐标测量值相比较,36只不同上支耳的三维激光扫描精度基本保持在±0.05 mm范围内;测量15次单件上支耳获取测量结果的平均时间4.98 s,重复性小于2%,测量精度和重复性的满足工艺规程和要求。

基于人工智能算法模型的教育交互信息故障诊断

针对现代教育信息技术存在异常交互结果以及效率低的问题,提出了一种新型的先进交互基础设施(AMI)。通过内部的教育数据交互传感模块,调节旋钮能自动调节硬件校准、检测异常交互参数,使得AMI教育资源管理设备迅速地查到准确的交互异常信息。通过无线通信传输至后台管理系统,该系统采用点云配准(PCR)算法进行实时异常检测,判断教育数据异常时间,找到异常原因。通过在某地教育学院进行仿真测试,结果表明,在不同测试样本数量下,该研究采用的方法交互异常检测的准确率平均值高达95.24%。

基于高斯过程模型的多源点云数据融合方法

多传感器测量技术被认为是表面计量学中一个很有效的解决方案。针对多源数据的融合问题,本文提出了一种基于高斯过程模型的多源点云数据融合框架。首先,提出一种自适应距离的鲁棒点云配准方法统一不同测量数据集的坐标系;然后,通过引入平差理论,对来自不同传感器的多个独立数据集之间的残差进行近似,构建基于Matern核函数的高斯过程模型;最后,通过仿真模拟和实际应用,与现有方法进行了一系列对比实验,验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法能以更高的融合精度和更快的计算效率融合多传感器数据集。

三维激光扫描技术在建筑物立面测量中的应用

由于建筑物立面测量过程中建筑物点云数据存在噪声,致使建筑物立面测量效果较差。使用无人机搭载三维激光扫描仪全方位采集建筑物点云数据,在此基础上,运用奇异值分解法完成建筑物点云数据配准,依据配准结果,使用逐点内插方法得到建筑物深度图像,利用双边滤波Canny算法提取深度图像内建筑物轮廓线,并通过自动计算机辅助设计软件将提取的建筑物轮廓线测制成二维建筑物立面图形,实现建筑物立面测量。实验结果表明:该方法能够精确采集规则和不规则的建筑物点云数据,并且建筑物点云数据配准和建筑物轮廓线提取效果较优良,获得的规则和不规则建筑物立面测量结果均符合工程测量规范要求。

基于改进法向量估计的多视角点云配准算法

针对多视角三维测量中多片点云重叠区域提取及高精度配准的问题,本文提出一种多视角异源低重叠率点云配准方法。首先基于点云之间的初始位置,互相计算源点云和目标点云彼此的最近点集,自动提取两片点云重叠部分;然后使用迭代最近点算法精配准重叠点云。通过法向量特征进一步提高点云配准精度,并提出改进点云法向量估计算法用以剔除错误匹配点对,显著减小了复杂结构点云配准的距离均方根误差。结果表明,使用经典点云数据仿真实验验证了该算法的性能,并通过多视角条纹投影三维测量系统采集点云数据验证了算法的有效性。

测量点云数据的多视拼合技术研究

在实物反求中 ,往往需要将从各个不同视角测得的点云数据进行多视定位 ,统一到一个全局坐标系下 ,并经过数据融合使之能够便于后续的模型重建。本文首先提出了一种改进 ICP算法 ,在采用标签法进行预定位的基础上 ,选取两个视图重叠区域中不同位置的数据点集作为控制点集 ,建立控制点的名义对应关系 ,然后进行坐标变换迭代求解 ,从而方便快速地实现了两个不存在明确对应关系的点云视图之间的准确定位。在进行多视拼合时 ,提出一种边定位边合并的方法 ,减少了多视顺序拼合时所产生的积累误差。对拼合后的视图 ,本文根据在重叠区域的缩小包围盒内采用加权平均的方法进行了数据融合。实例表明 。

实物测量造型中的测量数据重定位方法

根据几何图形的坐标变换原理 ,提出了一种基于基准点的数据转换对齐方法 .通过重复测量三个基准点 ,求出坐标旋转变换和平移变换矩阵 .在误差分布不均匀的情况下 ,可采用最小二乘法计算点的最佳重合值 .最后将此方法应用于摩托车外形塑件的测量造型中 ,用以检验转换精度 .得到的产品造型准确 ,配合轮廓贴合 。

大尺寸组合式测量方法

为实现大型装备制造与装配精度的控制,构建了激光跟踪仪与关节测量臂联合测量的组合式测量系统,提出了一种基于对应配准数据残差平方和最小的冗余测量数据空间配准方法,得到了基于系统测量不确定度最小的冗余测量数据加权融合规则。实验结果表明:该实验组合式测量方法克服了传统"蛙跳"测量过程中测量误差终端测量设备转站次数的增加而累积的缺陷,充分体现了组合式测量的高精度、高速、高效的技术优势。

基于单经纬仪的视觉测量三维数据拼接方法

本文针对大型自由曲面三维视觉测量中的数据拼接问题,建立了经纬仪透视投影模型,提出了以平面靶标为中介坐标系,以经纬仪坐标系为全局坐标系的三维数据拼接方法。在大型自由曲面的若干测量子区域附近放置一个平面靶标,通过视觉传感器拍摄平面靶标上的特征点,求得视觉传感器坐标系到靶标坐标系的变换矩阵;通过经纬仪观测靶标上的特征点,求得靶标坐标系到经纬仪坐标系的变换矩阵。因此,可求得视觉传感器坐标系到经纬仪坐标系的变换矩阵。将视觉传感器所测得的各子区域的三维数据统一到了经纬仪坐标系下,即完成了大型自由曲面的全局测量。经实验验证,数据拼接的RMS误差小于0.487mm。

线结构光多分辨率测量系统数据拼接方法

针对航空发动机叶片等复杂型面物体轮廓检测问题,应用多线结构光及多图像传感器,设计了可以实现被测对象整体轮廓及局部细节同时测量的多分辨率测量系统。提出一种基于二元经验模式分解的不同精度测量数据的拼接方法,利用二元经验模式分解方法将空间点集数据分解成一系列旋转信号分量,然后借助复小波变换对各旋转信号分量进行平滑处理,最后利用平滑后的旋转信号分量重构形成数据拼接曲线。实验结果表明,所提出的数据拼接方法可以从不同精度的复合信号中提取表征空间数据点集均值或趋势的光滑曲线,实现线结构光多分辨测量系统数据的高精度拼接,使测量系统在100 mm×100 mm测量范围内精度达到0.02 mm,达到了叶片工业现场的测量要求。

船体分段三维数字化测量数据配准

船体分段测量数据与CAD模型的配准,直接影响船体分段的制造几何误差分析和制造精度评价.针对船体分段装配工艺以及测量数据点集的分布特点,提出了一种基于单位四元数的Levenberg-Marquardt非线性迭代的最优配准算法.首先用一定的基准(肋骨对齐)对测量的角点数据进行初始变换,然后用单位四元数算法对初始变换后的数据和CAD模型进行粗配准,使变换后的船体分段测量数据与CAD模型数据处于小误差状态,最后采用基于L-M非线性迭代法求全局最优配准参数.实验结果表明,该算法能很好地反映船体分段建造中的实际情况,为船体分段的后续装配提供指导性的依据.

复杂铸件的三维测量

针对复杂铸件尺寸大,结构复杂,槽、腔多,测量时需兼顾测量效率和槽腔可测性的特点,提出了一种大视场双目光栅测量子系统和小视场光栅测量子系统相结合的立体视觉测量方法。该方法使用前者测量复杂铸件的外部可测部分;使用后者测量复杂铸件的槽腔等被遮挡部分。建立了两个测量子系统的数据拼接模型,给出了数据拼接模型参数的定标方法。最后,通过实验验证了该方法的可行性。实验结果表明:该系统测量数据拼接的均方根误差(RMSE)为0.22mm,满足复杂铸件测量的精度要求。相比传统测量方法,该方法兼顾了测量复杂铸件速度快和可以灵活测量槽腔等被遮挡部分的特点,对工程应用具有实际指导意义。

数据压缩卡尔曼滤波的多传感器精确配准方法

针对多传感器的系统偏差估计问题,提出了数据压缩卡尔曼滤波的精确配准方法。首先采用无偏转换测量模型,利用各传感器局部测量值来构造系统偏差的伪测量方程,然后引入数据压缩方法得到一个合成的测量值,并使用卡尔曼滤波得到偏差估计值。转换模型的无偏特性,保证了即使在测量噪声及系统偏差较大的情形下,估计结果仍然能有较好的一致性和稳定性。同时数据压缩方法可避免传统方法的多次迭代处理,只需一次滤波过程即可完成估计。仿真实验结果表明新方法的估计结果精度良好,同时可有效降低计算耗时。

一种基于视觉测量的大型自由曲面拼接方法

针对不规则复杂大尺寸三维面型测量的问题,提出一种基于视觉测量技术的大型自由曲面拼接方法。将大型曲面分为若干子块,采用双摄像机面结构光方式获取局部子区域密集点云,在曲面上布置若干标志点,其坐标采取近景摄影测量方法获得,对这些标志点进行局部子块坐标系到全局坐标系的转换,得到自由曲面面型。避免了一般标志点拼接方法的累积误差,解决了非编码标志点匹配及匹配奇异问题。实验表明,在1065 mm×1000 mm×255 mm范围内,用19块子区域进行拼接,平均拼接误差为0.045 mm。

点云频域配准的双目双线结构光列车轮对检测

针对单线结构光测量因范围有限以及遮挡等原因而无法检测整个车轮的轮缘及踏面的问题,提出了一种列车轮对双目双线结构光检测方法。该方法采用两组双线结构光传感器进行测量和数据采集。在两传感器产生的点云进行配准的过程中使用截面点云数据还原点云矩阵,然后对其进行傅里叶变换,在计算旋转角度时先进行极坐标转换,最后求取两矩阵的互功率谱,从而得到点云的旋转和平移矩阵。在此过程中考虑到点云噪声的存在,将辛格函数近似代替无噪声的互功率谱傅里叶反变换,从而确定在频域配准时噪声对配准参数的确定并无影响。接着采用相对值比较的算法和主成分分析拟合基准平面,对轮对直径方向进行标定。利用标定值对扫描数据进行处理,得出包括车轮直径、车轮滚动圆径向跳动等对尺寸参数。实验表明:点云频域配准的双目双线轮对检测技术对车轮直径的测量尺寸误差≤±0.05mm,车轮端跳的测量误差≤±0.06mm,车轮径跳的测量误差≤0.04mm。与标准轮对检测数据相比可知,该系统满足轮对检测精度的要求。

一种基于直线特征的遥感影像和GIS数据自动整体配准方法

提出了一种基于直线特征的对尺度变化和旋转变化不敏感的遥感影像和GIS数据自动整体配准方法。该方法利用在变换模型转换后GIS数据中参考线段上的端点和影像上对应特征线段的距离为零建立相似性测度,以共线条件方程作为变换模型,通过改进的霍夫变换进行优化求解,同时得到变换模型参数即外方位元素和匹配结果,实现了遥感影像和GIS数据的自动配准及遥感影像的外部定向。实验结果表明,该方法具有较高的可靠性和配准精度。

基于测量数据的时空三维地形构建与可视化

基于无人无缆自主水下航行器及其测量传感器开展海洋环境勘察与监测是未来海洋开发的重要应用领域,测量数据的矢量建模及其可视化显示是其中的关键技术之一。针对AUV的多波束声呐地形测量数据,开展了地形矢量模型构建与可视化研究,给出了传感器数据处理与时空配准、海底地形坐标变换等方法,设计了一种优化的Delaunay三角网建模算法,构建了三维海底地形矢量模型,提出了三维矢量模型真实感表达方法。基于海试测量的离散数据完成了具有真实感特点的三维海底地形矢量模型的构建与显示,实验结果表明:所提出的研究方法是合理、可行的,克服了多波束声呐只能提供离散地形高程数据的缺点,其地形数据的连续矢量化处理与可视化显示的优点对于海洋环境立体化与可视化监测具有重要的意义和应用前景。

几何特征在点云配准中的应用

提出一种基于几何特征的三维数据配准算法。该算法针对点云中各点pi的k邻近点Nbhd(pi)构造三棱锥体,将三棱锥体各侧棱pivj(j=1,2,…,和其中轴线pio的夹角记作θji,所有夹角按照右手系来依次形成夹角序列(θ1iθ2i…)作为三棱锥的几何特征。通过比较三棱锥体的几何特征来确定有效点对。算法实现时,首先对初始数据通过抽取有效点对,建立名义上的对应关系,然后采用四元组法求得坐标变换的旋转和平移矩阵,实现数据配准。