發(fā)布時間：2020-07-18 04:13

【摘要】：基于多傳感器集成的移動三維測量系統(tǒng)(Mobile Mapping Systems, MMS)是測繪遙感領域一種新興的、綜合的、高效靈活的空間信息獲取手段。MMS以現(xiàn)代傳感器技術、計算機技術、模式識別技術和平差理論為支撐,能同時高效獲取包括載體軌跡、全景影像和激光三維點云等多類空間數(shù)據(jù),并通過對海量空間數(shù)據(jù)的自動智能化處理和深度挖掘,建立被測對象的高精度三維模型,構建數(shù)字化互聯(lián)網(wǎng)化地圖,從而滿足面向用戶、面向事件和面向管理等不同層次上的位置服務需求。無論對哪類MMS而言,如何消除誤差以提高數(shù)據(jù)精度一直是MMS理論研究和工程應用中的基礎問題之一。與傳統(tǒng)的測量手段不同,MMS集成了多個不同種類的傳感器,采用動態(tài)測量模式,其誤差來源和誤差特征更為復雜。MMS誤差既來源于傳感器本身的測量誤差,也來源于多源數(shù)據(jù)融合時的時空同步誤差,誤差特征是各種傳感器誤差以及多源數(shù)據(jù)融合時誤差的綜合表現(xiàn)。對MMS誤差的處理,需要考慮到各類誤差的隨機性、趨勢性以及環(huán)境相關性。因此,MMS誤差處理需要在MMS誤差分配模型的基礎上根據(jù)各誤差源的不同特性分別處理。總體而言,MMS的誤差來自于三個方面：定位定姿誤差、載荷(激光掃描儀、相機)測量誤差以及載荷與定位定姿系統(tǒng)(POS-Positioning And Orienta-tion System)之間的同步(時間同步和空間同步)誤差。載荷經(jīng)過校正后(如相機內參數(shù)檢校,激光測距誤差改正),載荷誤差一般可視為量級較小的隨機噪聲。同步參數(shù)誤差在很多文獻和研究中被視為系統(tǒng)誤差,可以通過專門的標定手段加以修正,如自檢校方法,基于控制點檢校方法等。而定位定姿誤差最為復雜,與環(huán)境密切相關,其在某些情況下將是MMS誤差的主要來源。移動測量中采用的POS一般由全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS-Global Navigation Satellite System)和慣性導航系統(tǒng)(INS- Inertial Navigation System)組合而成,為MMS及其所搭載的各種任務載荷提供位置、速度和姿態(tài)基準。POS的長期絕對精度主要依賴于GNSS, 而GNSS精度主要受測量環(huán)境的影響。復雜現(xiàn)實測量環(huán)境對POS精度的影響給MMS應用帶來了三方面的挑戰(zhàn)：首先,在GNSS信號良好的環(huán)境下,如天空中或遮擋物較少的高速公路,MMS用于動態(tài)連續(xù)水準測量時,如何消除POS大地高測量誤差和當?shù)卮蟮厮疁拭婺Ｐ驼`差以改善正高測量精度,滿足工程精度要求；其次,在GNSS信號較差的環(huán)境下,如高樓林立的城區(qū)和多路徑效應嚴重的水域,POS的絕對位置精度將會大幅下降至分米級乃至米級,此時如何提高POS的絕對位置精度以滿足高精度移動測量的精度要求；最后,在無GNSS信號的環(huán)境下,如室內區(qū)域和地下空間,若單純依靠INS推算,定位定姿誤差將會隨時間快速累積,短時間內誤差將增長至測量的容忍上限,導致MMS失效,此時如何限制INS誤差發(fā)散以保持MMS較高的長期絕對精度?針對上述三個問題,本論文將圍繞地面復雜環(huán)境下移動三維測量精度改善方法展開研究,在深入分析MMS誤差模型、POS數(shù)據(jù)處理及其誤差特征的基礎上,分別提出基于滑動最小二乘配置的GNSS/INS動態(tài)水準測量精度改善方法,基于最小二乘配置的MLS精度改善方法和基于激光掃描(LiDAR-Light Detection And Ranging)/慣性測量單元(IMU-Inertial Measurement Unit)/里程計緊組合的地下空間移動測量系統(tǒng)高精度定位定姿算法,攻克GNSS/INS組合定位定姿系統(tǒng)誤差建模以及地下空間高精度定位定姿定姿兩個關鍵問題,突破因環(huán)境對POS影響導致的MMS應用制約。并利用車載MMS、船載MMS、地鐵綜合檢測小車等不同類型的MMS在高速公路、城郊區(qū)域、城市區(qū)域、水域以及地下隧道等多種不同場景下采集的多套實驗數(shù)據(jù)對本文提出的方法進行實驗驗證。通過本文的研究,突破上述三個難題,為改善MMS在工程應用中的精度提供理論和實驗支撐。
【學位授予單位】：武漢大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P237

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本文編號：2760394