基于光电扫描原理的分布式测量网络是一种大尺寸三维坐标测量系统,广泛应用于工业制造和装配领域。但测量网络体系庞大、测量环境复杂,增加了组网定向工作的难度,且任意节点的变动都需要重新进行组网。现有的组网定向方法过于依赖人工介入和主观估计,因此提出了一种基于自主建图、全局定位和自动导航的分布式测量网络自动组网定向方法和标定点位规划策略。实验结果表明,该组网方法在保证测量精度的前提下,提高了组网效率和自动化水平,可实现测量系统自动维护和工业现场自动化。

针对传统机器人视觉测量系统中测量精度受机器人绝对定位精度限制的问题，构建了基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统并研究其标定技术。通过全局空间测量定位系统实现机器人末端工具的高精度实时控制，可以突破机器人自身定位精度的限制，充分发挥其高度柔性的运动特性。为实现系统高精度测量，提出一种基于单应性矩阵的视觉传感器外参标定方法，该方法仅需对所设计的平面靶标进行一次成像，结合激光跟踪仪进行坐标转换即可实现传感器坐标系与外部参考坐标系之间坐标转换关系的精确标定。实验结果表明，基于全局空间控制的机器人视觉测量系统在其工作空间中距离测量精度优于0.2/mm，较传统的机器人视觉测量系统得到显著提高。

空间测量定位系统在多站协同作用下实现测量, 测站布局对系统测量精度、测量范围及使用成本影响很大。本文从wMPS网络布局和定位误差的关系入手, 重点研究了测站分布几何对定位误差的影响。首先, 建立了系统的定位误差模型, 分析了测站单向通讯几何约束以及测站数目对改善测量精度的影响; 然后, 设计了两到四测站的多种典型布局形式, 分析了典型布局的误差分布特性; 最后, 利用实验室样机对典型布局的误差特性进行了验证。实验结果表明, O_4型布局整体测量精度最高, L_3型布局对I_2型布局测量精度的增强幅度约为40%, O_4型布局对L_3型布局测量精度的提高幅度大部分处于20%以内。本文的研究为全局测量网络优化提供了有效的理论支撑。