针对视觉测量中的点云配准问题, 提出一种基于电磁追踪系统的点云配准方法。首先, 搭建测量和配准系统, 采用基于平面的坐标系转换方法获得世界坐标系与发射器坐标系之间的转换关系。其次, 利用发射器和接收器之间准确的位姿信息, 获得发射器坐标系和接收器坐标系之间的转换关系。最后, 以发射器坐标系作为中间坐标系, 将获取的点云由世界坐标系转换到接收器坐标系下, 实现点云的粗配准, 进而采用ICP方法实现精配准。对不同深度的平面进行测量配准实验, 并使用石膏像对配准效果进行验证。实验结果表明: 粗配准后平面的配准误差在0.40 mm以下, 精配准后平面的配准误差在0.04 mm以下; 经过粗配准后的石膏像, 采用ICP方法进行精配准时其误差能够快速收敛, 且精配准后视觉效果良好。

针对车载三维激光雷达在工作前需要对安装外参数进行标定的问题, 综合考虑激光雷达的扫描光束不可见、多线式扫描等特点, 提出了一种激光雷达外参数的标定方法。首先对普通纸箱进行扫描, 以纸箱两个侧面和地面间的相互垂直关系作为约束, 采用随机抽样一致性算法(RANSAC)在获取的点云数据中拟合出三个平面的初始模型, 并通过旋转、平移步骤优化平面模型的拟合精度, 从最优模型中提取同名向量和同名点; 然后基于空间向量的三维坐标系转换模型, 对激光雷达的旋转和平移参数进行求解, 只需采集一次数据即可完成所有外参数的标定; 最后结合仿真和在标定后对室外环境三维重建的结果, 验证了算法的有效性。

针对大型装备智能制造中的机器人在线位姿激光跟踪测量与实时引导需求, 提出了一种机器人坐标系与激光测量坐标系标定转换和解算方法。设计了基于距离原则的机器人末端光学工具中心点TCP(Tool Center Point)位置标定算法。通过运用空间点坐标重心化配置算法和基于罗德里格矩阵变换的最小二乘优化算法解算出了具有单位正交性的位姿变换旋转矩阵。进行了机器人坐标系位姿变换激光测量标定和优化对比实验, 旋转矩阵初值和正交优化值进行点坐标转换后的综合RMSE分别为0.579 0 mm和0.501 5 mm。结果表明该方法能够有效改进姿态旋转矩阵正交性, 并提高位姿变换解算精度。

以机载平台作为研究对象，通过分析光电侦察系统实现目标地理定位的原理，得出影响光电侦察系统目标地理定位精度的主要因素，即系统的位置误差、姿态误差、航向误差及侦察系统距被测目标的距离等，推导出了光电侦察系统对目标地理定位的误差模型。对目标定位精度与光电侦察系统的航向误差、姿态误差关系的分析和仿真结果表明，光电侦察系统的航向和俯仰角精度是最关键的因素，惯导系统的航向误差控制在0.02°~0.5°，姿态误差控制在0.01°~0.25°之间较为合理，最后提出了提高目标地理定位途径的建议。

针对靶场试验系统数据流程中弹道数据坐标表示方法和记录存储格式差异极大、现行坐标转换技术整合度低、操作性差等问题，结合任务需求，总结了试验任务中常用的坐标系。提出利用大地坐标系下的发射点和瞄准点，通过改进的白塞尔算法计算发射方位角，论证了将飞行高度转换为发射 y向分量的解析几何计算方法，利用 Matlab GUI设计实现了弹道数据的自动化转换，并应用于靶场数据处理工作。实践证明，这种方法转换模型数据准确，能够修正 2°以内的给定方位角偏差，操作灵活，具有良好的用户体验。

提出结合坐标系转换和按行独立的加权总体最小二乘法(RWTLS)的交会测量方法用于外场试验。该方法利用空间坐标系转换方法获得目标点在大地坐标下的空间角度参数; 通过多余观测数建立条件方程确定起算数据间的角度位置关系, 用RWTLS和高斯-牛顿迭代方法求得运动目标点在任一时刻的空间角度坐标; 最后, 利用对静态目标点的观测获得基距, 结合目标点的空间角度坐标求得其轨迹曲线。实验结果表明: 观测站的坐标误差在±0.15 m以内, 运动目标在X、Y、Z方向上的坐标误差在±0.4 m内。与传统的两站前方交会测量方法相比, 该方法无须校正经纬仪坐标系, 也不必已知观测站位置参数, 从而减少了对起算数据的需求, 减少了布站工作量, 具有直接简便、收敛速度快、精度较高等优点, 在飞行目标外场测试中有良好的实用性。

提出了用7参数Procrustes方法建立了具有尺度因子的7参数坐标转换模型对多站大尺寸坐标测量仪坐标数据进行转换。首先, 根据大尺寸测量仪坐标转换的原理, 建立了7参数大尺寸坐标转换的非线性模型, 并具体分析了Procrustes方法及其对坐标转换的适用性和重心法的转换过程。然后, 列出了7参数Procrustes坐标转换方法的具体算法步骤; 最后, 利用该方法对一台Faro激光跟踪仪在移站前后的实际测量数据进行了坐标转换验证。对所得结果与激光跟踪仪配套软件移站的结果以及重心法的测量结果进行了比较, 还利用所得的转换参数对一已知长度的基准尺两端坐标值进行转换验证。结果表明: 利用7参数Procrustes方法得到坐标转换后x、y、z三个轴的最大误差分别为24.5 μm、42.5 μm和32.8 μm, 转换结果的中误差为17.1 μm, 远远高于配套软件以及重心法的转换精度。另外, 用转换后的坐标值计算基准尺长度的极差为36 μm。该坐标转换方法也可用于不同种类的坐标测量仪的数据匹配。

基于多激光雷达的车载三维重建系统在工作时需要对激光雷达的外参数 (包括三个旋转参数和三个平移参数 )进行标定。针对激光雷达外参数的标定问题，根据激光雷达扫描点不可见、单线式扫描等工作特点，以基于空间向量的三维坐标系转换模型为基础，提出了一种采用三面靶标的激光雷达外参数标定方法，对靶标进行三维重建，利用随机采样一致性 (RANSAC)算法进行平面分割和同名向量的提取，采用坐标系转换模型对标定参数求解，实现了激光雷达外参数的标定，并结合仿真结果以及标定前后多激光雷达系统三维重建结果对方法的有效性及精度进行了评估和验证。