發(fā)布時(shí)間：2021-11-14 14:44

　　針對傳統(tǒng)的歐拉角表述的絕對定向迭代解法存在的局限性問題,該文將對偶四元數(shù)應(yīng)用到解析絕對定向中,提出一種利用對偶四元數(shù)描述的絕對定向迭代解法。該方法根據(jù)最小二乘原理求出尺度因子;顧及到模型點(diǎn)坐標(biāo)含有誤差,將模型點(diǎn)坐標(biāo)作為觀測值,對絕對定向方程進(jìn)行線性化;在對偶四元數(shù)單位性和正交性的限制條件下,進(jìn)行間接平差,求解出七個(gè)絕對定向元素。試驗(yàn)結(jié)果表明:該解法正確可靠,能夠適用于大傾角和大尺度,且與傳統(tǒng)歐拉角迭代法相比,具有無須計(jì)算初值、線性化程度高、迭代次數(shù)少、能夠避免繁瑣的三角函數(shù)運(yùn)算、解更加穩(wěn)定等優(yōu)勢,且該方法在一定程度上豐富了絕對定向的解法。 

【文章來源】：測繪科學(xué). 2020,45(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

方案1在不同傾角和不同尺度因子下的迭代次數(shù)

方案5在不同傾角和不同尺度因子下的迭代次數(shù)

圖2 方案5在不同傾角和不同尺度因子下的迭代次數(shù)由圖1可知,方案1(不考慮不收斂情況)無論是小傾角、大傾角、特大傾角情況,對于相同的平移參數(shù),均是隨著尺度因子的增大,迭代收斂所需的次數(shù)大幅增加。在本試驗(yàn)中,方案1迭代次數(shù)最少為131次,最多達(dá)2 757次。這可從傳統(tǒng)歐拉角迭代法的計(jì)算方法上解釋這種現(xiàn)象:方案1的尺度因子初值為1,對于尺度因子較大的數(shù)據(jù),相應(yīng)就增加了迭代次數(shù)。方案1在特大傾角情況下,尺度因子取150、200時(shí),出現(xiàn)迭代發(fā)散情形,而在不同傾角情況下,尺度因子取10、50、100時(shí),特大傾角情況相對于小傾角情況,迭代次數(shù)明顯有所增加。而傳統(tǒng)的歐拉角迭代法存在不收斂現(xiàn)象,一方面在于隨著傾角的增大,由于初始值與真值偏離太大,導(dǎo)致迭代很難收斂;另一方面隨著尺度因子增大的影響,也間接增加了迭代收斂的次數(shù)。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3494825