[發(fā)明專利]測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差自檢校方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010840205.6
• 申請(qǐng)日: 2020-08-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112199814B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-03-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周騰飛;程效軍;張子健
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 同濟(jì)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/20
• 分類號(hào): G06F30/20;G06F17/15;G01B11/24
• 代理公司: 上海光華專利事務(wù)所(普通合伙) 31219
• 代理人: 周涌賀

1.一種測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差自檢校方法，用于獲取所述測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差值，所述方法包括：

構(gòu)建基于Gauss-Helmert并顧及隨機(jī)誤差的第一系統(tǒng)誤差自檢校模型，并確定所述第一系統(tǒng)誤差自檢校模型的未知參數(shù)向量和隨機(jī)誤差向量；基于所述第一系統(tǒng)誤差自檢校模型，確定與其對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)；其中，所述未知參數(shù)向量包括外部轉(zhuǎn)換參數(shù)和檢校參數(shù)；

獲取所述未知參數(shù)向量的初始值，所述隨機(jī)誤差變量的初始值，以及獲取同名點(diǎn)的原始觀測(cè)值；

基于所述未知參數(shù)向量的初始值、所述隨機(jī)誤差向量的初始值和所述原始觀測(cè)值，采用非線性最小二乘的牛頓-高斯方法，對(duì)所述第一系統(tǒng)誤差自檢校模型進(jìn)行所述未知參數(shù)向量和所述隨機(jī)誤差向量的迭代解算，以獲取滿足預(yù)設(shè)收斂條件的所述未知參數(shù)向量的最終解算值；所述未知參數(shù)向量的最終解算值中包括所述測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差值；

其中，所述觀測(cè)點(diǎn)的隨機(jī)誤差向量包括距離、豎直角和水平角的隨機(jī)誤差；

所述第一系統(tǒng)誤差自檢校模型，為：

式中，X,Y,Z為觀測(cè)點(diǎn)的參考坐標(biāo)；s,θ,α為觀測(cè)點(diǎn)的原始觀測(cè)坐標(biāo)，分別表示觀測(cè)點(diǎn)至測(cè)量原點(diǎn)的距離、觀測(cè)方向的豎直角和觀測(cè)方向的水平角；R為旋轉(zhuǎn)參數(shù)矩陣，為由旋轉(zhuǎn)參數(shù)組成的矩陣，其中，為Y軸的旋轉(zhuǎn)角度，ω為X軸的旋轉(zhuǎn)角度，κ為Z軸的旋轉(zhuǎn)角度；m,λ,c',i',t為檢校參數(shù)，其中，m為加常數(shù)、λ為乘常數(shù)，c'為瞄準(zhǔn)軸相關(guān)誤差，i'為水平軸相關(guān)誤差，t為豎角指標(biāo)差；Δx,Δy,Δz分別表示X,Y,Z軸上的平移參數(shù)；

所述未知參數(shù)向量，為：

式中，為所述外部轉(zhuǎn)換參數(shù)；m,λ,c',i',t為所述檢校參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差自檢校方法，其特征在于，所述測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差自檢校方法，還包括：在基于所述未知參數(shù)向量的初始值、所述隨機(jī)誤差向量的初始值和所述原始觀測(cè)值，采用非線性最小二乘的牛頓-高斯方法，對(duì)所述第一系統(tǒng)誤差自檢校模型進(jìn)行所述未知參數(shù)向量和所述隨機(jī)誤差向量的迭代解算過(guò)程中，采用方差分量估計(jì)方法對(duì)所述迭代解算過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，獲得優(yōu)化后的，且滿足預(yù)設(shè)收斂條件的所述未知參數(shù)的解算值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差自檢校方法，其特征在于，所述基于所述未知參數(shù)向量的初始值、所述隨機(jī)誤差向量的初始值和所述原始觀測(cè)值，采用非線性最小二乘的牛頓-高斯方法，對(duì)所述第一系統(tǒng)誤差自檢校模型進(jìn)行所述未知參數(shù)向量和所述隨機(jī)誤差向量的迭代解算，所述迭代解算包括：

將所述第一系統(tǒng)誤差自檢校模型，于所述未知參數(shù)向量的迭代初始和所述隨機(jī)誤差向量的迭代初值處，采用二元泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)，獲得第二系統(tǒng)誤差自檢校模型；

利用所述目標(biāo)函數(shù)，和所述第二系統(tǒng)誤差自檢校模型，構(gòu)建拉格朗日目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)拉格朗日必要條件解算獲得所述未知參數(shù)向量和所述隨機(jī)誤差向量的解算值；

判定所述未知參數(shù)向量的解算值是否滿足所述預(yù)設(shè)收斂條件，如是，則退出所述迭代解算過(guò)程，將該解算值作為所述未知參數(shù)向量的最終解算值，以獲得所述測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差值；否則，將獲得所述未知參數(shù)向量的解算值和所述隨機(jī)誤差向量的解算值，分別替代為所述未知參數(shù)向量的迭代初值和所述隨機(jī)誤差向量的迭代初值，并重復(fù)執(zhí)行所述迭代解算。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差自檢校方法，其特征在于，所述獲取所述未知參數(shù)向量的初始值，包括：

利用線性高斯馬爾科夫模型求解所述未知參數(shù)向量中的所述外部轉(zhuǎn)換參數(shù)的初始值，采用零矩陣作為所述檢校參數(shù)的初始值。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差自檢校方法，其特征在于，所述采用方差分量估計(jì)方法對(duì)所述迭代解算過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，獲得優(yōu)化后的，且滿足所述預(yù)設(shè)收斂條件的所述未知參數(shù)向量的解算值，包括：

對(duì)所述原始觀測(cè)值進(jìn)行觀測(cè)值分類；根據(jù)所述觀測(cè)值分類調(diào)整所述隨機(jī)誤差權(quán)重矩陣，獲得優(yōu)化后的隨機(jī)誤差權(quán)重矩陣，將所述優(yōu)化后的隨機(jī)誤差權(quán)重矩陣替換所述第二系統(tǒng)誤差自檢校模型中的所述隨機(jī)誤差權(quán)重矩陣，并執(zhí)行所述迭代解算過(guò)程，獲得優(yōu)化后的滿足所以預(yù)設(shè)收斂條件的所述未知參數(shù)向量的解算值。