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为促进计算机视觉及智能机器人技术等在传统高差测量中的应用,本文提出一种非接触式的应用AprilTag图像识别技术的高差传递测量方法。首先以Robomaster EP机器人作为高差测量平台,分别在已知点和待测点位放置AprilTag标签,机器人相机分别识别两侧AprilTag标签并进行相对位姿解算,得到两侧标签中心相对于机器人相机中心的三维坐标差。然后发挥机器人相机旋转中心的高差传递作用,计算得到待测点相对于已知点的高差。通过多组试验分别研究机器人相机的俯仰角α、航向角β的变化对高差传递测量精度的影响。试验结果表明,当机器人相机的俯仰角α∈(-2.9°,3.9°]时,或航向角β∈[-5.5°,1°]时,AprilTag图像识别的综合误差E<0.4,识别效果较好,两点间高差误差px小于5 mm,高差传递测量的精度可达毫米级。试验结果表明,使用计算机视觉及智能机器人等技术进行高差测量具有一定可行性,为未来测绘行业研发新型智能测量机器人提供一定理论依据和技术探索。 相似文献
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在常规单像空间后方交会的解算过程中,整体最小二乘(TLS)算法在减小地面控制点及观测变量存在的误差方面有较广泛的应用。但在解算不等精度测量时,直接采用TLS算法进行参数估计易出现解失真的情况,因此为提高解算精度,可以为不同观测值定权,进行外方位元素的计算。本文以解算全微分共线方程为研究主线,并引进协因数阵为观测值定权,尝试采用加权整体最小二乘算法(WTLS)对单像空间后方交会进行解算。实验结果表明,本文算法较最小二乘算法与整体最小二乘算法在精度和准确度方面均有较大提高,在单像空间后方交会解算中具有较好的应用前景。 相似文献
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