1 同济大学测绘与地理信息学院, 上海 200092
2 自然资源部现代工程测量重点实验室, 上海 200092
3 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院, 安徽 淮南 232001
针对地面三维激光扫描仪自检校模型易受到随机误差与粗差的影响,基于Gauss-Helmert坐标转换模型与扫描仪观测原理提出了一种三维激光扫描仪的自检校方法。该方法共包含6个外部转换参数与5个系统误差参数(附加参数),首先利用泰勒级数对函数模型进行线性化,并构造拉格朗日目标函数,基于Newton-Gauss法迭代求解所有未知参数的初值;之后利用标准化残差构造权因子函数,以对观测值进行重新定权,并通过迭代计算出参数的最终解。通过仿真和实验进行验证,结果表明所提方法较现有的算法能有效去除观测值中的随机误差与粗差,且具有良好的鲁棒性。
探测器 自检校 Gauss-Helmert模型 Newton-Gauss法 随机模型 抗差估计 中国激光
2021, 48(13): 1304002
1 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室, 北京 100048
2 北京航空航天大学机械工程与自动化学院, 北京 100191
视准轴角度误差直接影响移动激光成像系统(MMS)的点云精度，尤其是在多路线、多角度下扫描同一区域时，不理想的视准轴误差估计会造成重叠区域无法无缝拼合。针对上述问题，提出了一种基于平面特征的地面移动激光成像系统的视准轴误差自标定方法，给出移动激光成像系统的点云生成模型，依据三维场景中的平面特征，建立Gauss-Helmert平差模型，依据最小二乘法，推导出计算视准轴误差的法方程。实验结果表明,提出的方法不需要特殊的定标场，只需在数据采集过程中以不同方位扫描同一平面特征就可以计算出视准轴误差，且计算结果可靠有效。
机器视觉 移动激光成像系统 视准轴误差 Gauss-Helmert模型 平面特征 自标定 中国激光
2014, 41(11): 1108008
