高精度動態(tài)定位定姿技術、數(shù)字傳感器技術、近景攝影測量技術以及自動控制技術的飛速發(fā)展和集成融合，使得移動狀態(tài)下的地面遙感快速測量成為可能，從而催生出一個新的應用領域——移動測量。移動測量技術為三維空間信息的快速高精度測量和更新開辟了一個新的途徑。移動道路測量技術具有動態(tài)定位定姿測量速度快和地面近景攝影測量信息量大的特點，提高了野外空間數(shù)據獲取的效率，獲取的可量測立體影像也使得數(shù)據處理和應用更為靈活多樣。將移動道路測量系統(tǒng)的可量測立體影像與GPS（Global PositionSystem）、IMU（Inertial Measurement Unit）數(shù)據有機結合，為移動測量系統(tǒng)的高精度、高可靠性定位定姿提供了一種新的途徑。 移動測量系統(tǒng)是一個典型的多傳感器集成系統(tǒng)。一方面，遙感影像需要利用POS提供的高精度定位定姿數(shù)據實現(xiàn)與地理信息的融合，實現(xiàn)無控制、快速遙感立體定位；另一方面，來自無控制移動測量系統(tǒng)的DMI（Digital Measurable Image）本身是一個具有嚴密幾何傳遞參數(shù)的序列影像，具有定位能力，作為一種新的數(shù)據源，可以與GPS、IMU數(shù)據進行集成融合定位，從而構建...

【文章頁數(shù)】：184 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
圖錄
表錄
第一章 概述
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 地理空間信息快速采集與更新需求
        1.1.2 應急測繪保障需求
        1.1.3 基于無控制移動測量的信息獲取方法
    1.2 定位定姿技術與無控制移動測量系統(tǒng)
    1.3 國內外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 組合定位定姿 POS 國內外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 存在的問題
    1.4 本文的研究目標、研究思路和主要研究內容
    1.5 本文的結構安排
第二章 無控制移動測量理論基礎與關鍵技術
    2.1 無控制移動測量原理與系統(tǒng)組成
        2.1.1 多傳感器集成基本理論
        2.1.2 無控制移動測量原理
        2.1.3 典型無控制移動測量系統(tǒng)
        2.1.4 典型無控制移動測量系統(tǒng)組成
        2.1.5 車載移動測量系統(tǒng)國內外研究現(xiàn)狀
            2.1.5.1 國外車載移動測量系統(tǒng)現(xiàn)狀
            2.1.5.2 國內研究現(xiàn)狀
    2.2 無控制移動測量誤差模型與關鍵技術
        2.2.1 坐標轉換
        2.2.2 無控制移動測量誤差分析
        2.2.3 無控制移動測量關鍵技術分析
    2.3 多源數(shù)據集成融合定位定姿技術
        2.3.1 陸基無控制移動測量系統(tǒng)定位定姿數(shù)據分析
        2.3.2 陸基移動測量多源數(shù)據融合定位定姿可行性
        2.3.3 陸基移動測量多源數(shù)據融合定位定姿模型
    2.4 本章小結
第三章 GPS/IMU 定位定姿緊組合技術
    3.1 GPS 定位定姿方法
        3.1.1 單點定位法
        3.1.2 差分定位的原理
        3.1.3 GPS 動態(tài)定位模型
    3.2 慣性測量定位定姿方法
        3.2.1 SINS 定位定姿
        3.2.2 DR 定位定姿
        3.2.3 3G1M 定位定姿
    3.3 GPS/IMU 組合定位定姿模型
        3.3.1 GPS/IMU 松組合定位定姿
            3.3.1.1 松組合算法原理
            3.3.1.2 松組合算法測試
            3.3.1.3 算法特點
        3.3.2 緊組合 DGPS/IMU 定位定姿方法
            3.3.2.1 IMU 預測雙差模糊度
            3.3.2.2 IMU 輔助 GPS 整周模糊度固定
            3.3.2.3 緊組合算法測試
            3.3.2.4 IMU 輔助 GPS 的周跳探測
            3.3.2.5 算法特點
        3.3.3 緊組合下的慣性輔助三星定位
            3.3.3.1 dZ 的影響
            3.3.3.2 系數(shù) A 影響
    3.4 本章小結
第四章 可量測實景影像定位定姿方法
    4.1 影像視覺定位技術
        4.1.1 影像視覺技術及其進展
        4.1.2 影像視覺定位的關鍵技術
        4.1.3 計算機視覺技術應用存在的問題與挑戰(zhàn)
        4.1.4 融合視覺與衛(wèi)星/慣性測量的定位定姿
    4.2 陸基移動測量中的可量測影像定位定姿
        4.2.1 相關坐標系描述與說明
        4.2.2 基于 DMI 的定位定姿原理
            4.2.2.1 計算地物坐標的傳統(tǒng)方法
            4.2.2.2 基于 DMI 的姿態(tài)位置增量觀測方程
            4.2.2.3 基于 DMI 的定位定姿卡爾曼濾波
        4.2.3 基于序列 DMI 的加權整體最小二乘定位定姿算法
            4.2.3.1 最小二乘算法
            4.2.3.2 整體最小二乘算法
            4.2.3.3 加權整體最小二乘算法
            4.2.3.4 基于加權整體最小二乘的可量測序列影像導航計算
    4.3 基于序列 DMI 定位定姿的誤差分析
    4.4 基于 SIFT 的序列 DMI 影像自動匹配
        4.4.1 SIFT 局部不變特征提取
            4.4.1.1 尺度空間的極值探索
            4.4.1.2 特征點的精確定位
            4.4.1.3 特征點主方向的確定
            4.4.1.4 SIFT 特征描述符的生成
        4.4.2 SIFT 特征點匹配
        4.4.3 序列 DMI 特征提取與匹配實驗系統(tǒng)
    4.5 本章小結
第五章 DMI 自適應濾波與 DMI/GPS/IMU 融合定位定姿算法
    5.1 DMI 單因子自適應濾波
    5.2 DMI 多因子自適應濾波
        5.2.1 DMI 自適應選權濾波
        5.2.2 DMI 多因子自適應濾波
        5.2.3 DMI 分類因子自適應濾波
    5.3 基于狀態(tài)不符值構造 DMI 濾波中的自適應因子
    5.4 GPS/IMU/DMI 融合濾波定位定姿算法
        5.4.1 基于多傳感器的抗差自適應融合定位定姿
        5.4.2 基于多傳感器空間約束條件的抗差自適應融合濾波
        5.4.3 基于空間約束條件的多傳感器自適應濾波模擬測試
    5.5 本章小結
第六章 DMI 與 GPS/IMU 融合定位定姿實驗分析
    6.1 實驗設計與實驗環(huán)境
    6.2 GPS/IMU 組合定位定姿實驗分析
        6.2.1 GPS /IMU 松組合定位定姿實驗
            6.2.1.1 通視條件較好時的 GPS/IMU 松組合定位精度
            6.2.1.2 信號遮擋嚴重情況下的定位誤差
            6.2.1.3 高程變化劇烈情況下的定位精度
            6.2.1.4 GPS/IMU 松組合實際工程作業(yè)精度
        6.2.2 GPS/IMU 緊組合定位定姿實驗分析
            6.2.2.1 實驗方法
            6.2.2.2 方案 1 實驗數(shù)據分析
            6.2.2.3 方案 2 實驗數(shù)據分析
            6.2.2.4 緊組合定位定姿實驗結論
    6.3 可量測序列影像 DMI 定位定姿實驗分析
        6.3.1 序列 DMI 定位定姿誤差累計實驗
        6.3.2 特征匹配點與序列 DMI 定位定姿誤差關系
        6.3.3 基于 DMI 的序貫遞推定位定姿實驗
    6.4 基于 DMI 與 GPS/IMU 融合定位計算與分析
        6.4.1 DMI 與 GPS/IMU 組合定位實驗
        6.4.2 DMI 與 GPS/IMU 組合定位定姿實驗
        6.4.3 基于加權整體最小二乘算法的 DMI 與 GPS/IMU 組合定位定姿實驗
    6.5 DMI 與 GPS /IMU 融合定位定姿應用模式分析
    6.6 本章小結
第七章 總結及展望
    7.1 本文的主要貢獻和創(chuàng)新點
    7.2 進一步的工作及展望
參考文獻
作者簡歷



本文編號：4040998