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根据笔者多年从事航测相关工作经验,研究探讨IMU/DGPS辅助航空摄影测量新技术具体实施流程和方法。 相似文献
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传统的GNSS/IMU(global navigation satellitesystem/inertial measurement unit)组合导航系统采用固定速率更新策略,平等地对待每一个观测量。因而在受到突发干扰情况下,精度恶化的观测量可能影响到更新后的组合导航结果的精度。该文提出一个双门限的观测量丢弃策略,它同时监控估计量的误差累计程度和观测量的恶化程度。当估计量误差很低或者观测量恶化很严重时,把观测量丢弃掉,使组合导航系统工作在INS(inertial navigation system)单独导航模式。真实的外场试验结合仿真干扰表明:含观测量丢弃策略的扩展Kalman滤波(EKF)跟传统的固定更新速率EKF相比,在干扰条件下具有更低的误差。 相似文献
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无人机序列影像具有重叠度高、拓扑联系强的特点。针对现有增量式三维重建算法在处理大规模无人机影像时效率低、输出不稳定的问题，提出基于运动结构图的无人机序列影像三维重建方法。顾及地理位置信息与IMU(Inertial measurement unit) 数据建立图像索引集，提高图像匹配效率，并使用随机抽样一致性算法计算相对运动；使用运动结构图表示影像之间的“ 关联”，采用闭环检测剔除错误边；借助李代数与李群的映射关系， 融合1 L 范式与M 估计一次性求解影像全局运动，期间只进行一次光束法平差，降低了计算复杂度。实验验证本文方法在效率和效果上得到了提高。 相似文献
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在利用捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)对舰船升沉运动测量中,针对传统方法采用积分环节和数字高通滤波器组合引起相位超前的问题,分析了超前相位对升沉测量精度的影响,提出了增加相应低通滤波器进行相位校正的方法。针对实际工程应用中升沉监测点与舰船重心(center of gravity, COG)往往不重合的问题,定义两者之间的距离为测量杆臂,分析了舰船升沉测量过程中由测量杆臂引起的杆臂升沉的产生机理,提出了杆臂升沉的计算方法,最终给出监测点处升沉的精确测量算法。仿真结果表明,提出的监测点处升沉测量算法测量误差在0.05 m以内,具有较高的精度和稳定性。 相似文献
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本文通过对机载LiDAR系统和三维激光扫描仪基本原理的介绍及其精度指标的分析，并结合具体实际应用案例，为水利水电测绘提供了新的技术解决方案。 相似文献
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机载激光雷达系统（Light Detection And Ranging,简称LIDAR）集成了激光扫描仪、全球定位系统（GPS）、高精度惯导系统（IMU）、数码相机,具有同时采集三维地形数据和数字影像的能力。本文以江苏省盐城市1：500比例尺地形测量为例,详细介绍了LIDAR的基本原理、地面三维数据的获取和处理方法,以及数据成果的检测。 相似文献
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基于惯性测量单元(IMU)的定位方法是一种全自主定位方法,该方法通常是基于单个IMU(Single-IMU)实施定位,其具有较大的漂移误差和累积误差.因此,提出了一种基于多个可穿戴式IMU(Multi-IMUs)与室内无线传感器网络(IWSN)的多传感器数据融合的室内定位算法,根据佩戴于不同部位的Multi-IMUs信息协同,提高人体姿态检测的有效性,并且利用模糊投票机制(Fuzzy Voting Scheme)融合Multi-IMUs位置信息;此外,结合IWSN,采用卡尔曼滤波算法(Kalman Filter Algorithm)融合IWSN解算出的位置信息与Multi-IMUs计算出的位置信息降低基于IMU的累积误差.实验结果表明,所提出的基于多传感器数据融合的室内定位算法能够识别出行走的姿态,与基于Single-IMU的定位算法相比,该算法有效地降低了累积误差和漂移误差,提高了室内定位的有效性和可靠性. 相似文献
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