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        幾種坐標(biāo)轉(zhuǎn)換計(jì)算方法的比較

        2015-02-15 01:05:38宮曉春呂志平王宇譜
        關(guān)鍵詞:武漢大學(xué)尺度角度

        宮曉春 呂志平 王宇譜 呂 浩 王 寧

        1 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院,鄭州市科學(xué)大道62號(hào),450001

        坐標(biāo)轉(zhuǎn)換廣泛應(yīng)用于大地坐標(biāo)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換、攝影測量解析空間坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)變換以及工程測量獨(dú)立坐標(biāo)系換算等領(lǐng)域[1-2]。文獻(xiàn)[3-7]研究了非線性坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的解法,文獻(xiàn)[8]將最小二乘配置應(yīng)用于二維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,文獻(xiàn)[9]通過最小二乘迭代計(jì)算解決任意角度三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的問題,文獻(xiàn)[10-11]將改進(jìn)的布爾莎模型應(yīng)用于三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,文獻(xiàn)[12]將多元總體最小二乘方法引入坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,文獻(xiàn)[13-17]也對(duì)總體最小二乘、多元總體最小二乘的解法進(jìn)行了研究。目前關(guān)于坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的研究主要是新的算法,或是對(duì)一些算法進(jìn)行改進(jìn)以及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法的具體應(yīng)用,缺少對(duì)較常用方法的比較與分析。同時(shí),對(duì)于尺度因子和旋轉(zhuǎn)角度對(duì)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的影響缺少相關(guān)研究。

        本文首先將最小二乘配置推廣到三維小角度(秒級(jí))[18]坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,并分析公共點(diǎn)數(shù)目較少時(shí)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法。同時(shí)運(yùn)用改進(jìn)的布爾莎模型、最小二乘迭代以及多元總體最小二乘,對(duì)任意旋轉(zhuǎn)角度的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換進(jìn)行解算并比較,分析尺度因子和旋轉(zhuǎn)角度對(duì)轉(zhuǎn)換精度的影響。

        1 小角度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的最小二乘配置模型

        三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型為:

        R可表示為[2]:

        其中,[XB,YB,ZB]T為新坐標(biāo)系統(tǒng)中的坐標(biāo),[XA,YA,ZA]T為舊坐標(biāo)系統(tǒng)中的坐標(biāo),[TX,TY,TZ]T為平移量,ωX、ωY、ωZ為歐拉角。當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度較小時(shí),,故式(1)可轉(zhuǎn)化為:

        其對(duì)應(yīng)的矩陣表達(dá)式為:

        按最小二乘原理,可求得:

        式(5)即為小角度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的最小二乘解法??紤]未模型化部分的影響,在式(4)加入改正項(xiàng)S,即只對(duì)鄰近點(diǎn)有系統(tǒng)影響的信號(hào),可得:

        式(6)即為三維空間直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的最小二乘配置模型(LSC)。式中,

        其中,m為新舊坐標(biāo)系中公共點(diǎn)個(gè)數(shù)。由文獻(xiàn)[8]可推得m個(gè)公共點(diǎn)的協(xié)方差陣:

        ΣS中的元素采用高斯正定函數(shù)求得:

        其中,d為兩坐標(biāo)點(diǎn)之間的距離。擬合式(8):

        σ(di)、di(i=1,2…,n)的求法見文獻(xiàn)[8]。由式(9)按最小二乘解得、k2,然后代入式(8),可求得ΣS中各元素的值。由于噪聲向量Δ各分量隨機(jī)獨(dú)立,且各分量的方差相等,可知:

        根據(jù)最小二乘原理,對(duì)式(6)進(jìn)行求解,可得:

        實(shí)際中經(jīng)常遇到兩坐標(biāo)系統(tǒng)公共點(diǎn)較少的情況,上述解法便不再適用。文獻(xiàn)[8,19]提出直接確定的方法,即假設(shè)信號(hào)占主要地位,不考慮噪聲方差,直接用殘差的方差代替信號(hào)方差[19]。

        應(yīng)用文獻(xiàn)[20]中的某地公共點(diǎn)在兩個(gè)坐標(biāo)系下的空間直角坐標(biāo)真值(表1),分別應(yīng)用上述方法和最小二乘方法對(duì)轉(zhuǎn)換參數(shù)及轉(zhuǎn)換精度σ進(jìn)行求解。當(dāng)時(shí),坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中誤差σ穩(wěn)定在0.026 2(表2)。

        表1 公共點(diǎn)坐標(biāo)Tab.1 Common point coordinates

        表2 不同R 下的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中誤差Tab.2 Mean square error of coordination transformation under different R

        由此說明,上述方法并未改進(jìn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的精度。因此,對(duì)表1中坐標(biāo)計(jì)算的殘差向量,可不考慮信號(hào)的影響,直接利用方法較簡單的最小二乘解算。

        2 任意旋轉(zhuǎn)角度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法比較

        在近似值X0(dX0,dY0,dZ0,u0,ωX0,φY0,κZ0)處對(duì)式(1)Taylor展開,u=m+1。根據(jù)文獻(xiàn)[9]求取七參數(shù)改正值,然后進(jìn)行迭代計(jì)算,直至參數(shù)改正值滿足某一限差時(shí)停止迭代,從而求出任意旋轉(zhuǎn)角度的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)。迭代初值X0可由式(5)求得。

        由式(1)可知,如果已知旋轉(zhuǎn)矩陣R和尺度因子m,就可求出平移參數(shù)。文獻(xiàn)[10-11]提出改進(jìn)的布爾莎模型,運(yùn)用羅德里格矩陣求出R的近似值,再進(jìn)行迭代計(jì)算,最終求出轉(zhuǎn)換參數(shù)。

        為避免矩陣線性化引起的誤差,可根據(jù)多元線性回歸分析原理直接解算旋轉(zhuǎn)矩陣,并將兩套坐標(biāo)系統(tǒng)的坐標(biāo)重心化,建立多元總體最小二乘模型(MTLS),采用文獻(xiàn)[15]的方法解算轉(zhuǎn)換參數(shù)。

        為比較上述方法的轉(zhuǎn)換精度,選取8個(gè)被轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系的坐標(biāo)點(diǎn)(表3),按照設(shè)計(jì)的轉(zhuǎn)換參數(shù)求解目標(biāo)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值。對(duì)兩坐標(biāo)系下的坐標(biāo)加入0.01 m 的隨機(jī)誤差,以模擬實(shí)際坐標(biāo)。運(yùn)用MATLAB 對(duì)各方案進(jìn)行轉(zhuǎn)換參數(shù)的求解,并計(jì)算坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中誤差σ。設(shè)計(jì)的轉(zhuǎn)換參數(shù)為:TX=100m,TY=120m,TZ=210m,其他見表4。

        表3 公共點(diǎn)坐標(biāo)Tab.3 Common point coordinates

        表4 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)Tab.4 Coordination transformation parameter

        表5中,從方案A-1到A-2,旋轉(zhuǎn)角度相同,尺度因子增大,LS 迭代的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中誤差σ增大,故其坐標(biāo)轉(zhuǎn)換精度降低;從方案A-1 到A-2再到A-3,旋轉(zhuǎn)角度相同,尺度因子增大,改進(jìn)Bursa以及MTLS的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換精度都降低。對(duì)于方案B-1、B-2、B-3以及方案C-1、C-2、C-3也可以得到相同的結(jié)論。從表5縱向看,從方案A-1到B-1再到C-1,尺度因子相同,旋轉(zhuǎn)角度減小,LS迭代、改進(jìn)Bursa以及MTLS的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中誤差σ減小,其坐標(biāo)轉(zhuǎn)換精度提高。對(duì)于方案A-2、B-2、C-2以及方案A-3、B-3、C-3也可以得到相同的結(jié)論。故平移參數(shù)固定時(shí),坐標(biāo)轉(zhuǎn)換精度隨尺度因子和旋轉(zhuǎn)角度的減小而提高。

        在尺度因子較小時(shí)(尺度因子為0.001的方案),最小二乘迭代可達(dá)到與多元總體最小二乘幾乎相同的轉(zhuǎn)換參數(shù)。在尺度因子較大時(shí)(尺度因子為2.5),最小二乘迭代無法實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換參數(shù)的求解,這是因?yàn)樽钚《说某跏贾蹬c真值的偏差隨著尺度因子的增加而增大。受此影響,解算結(jié)果不正確或不收斂。

        由表5可知,多元總體最小二乘(MTLS)可以實(shí)現(xiàn)9種方案的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。對(duì)比各方案中每種算法的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中誤差σ,MTLS的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換精度比改進(jìn)Bursa及LS迭代更高,故多元總體最小二乘可以高精度地實(shí)現(xiàn)任意尺度因子、任意旋轉(zhuǎn)角度的三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。

        表5 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換解算結(jié)果Tab.5 Calculated results of coordination transformation

        3 結(jié) 語

        1)在三維小角度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中,最小二乘配置模型既考慮偶然誤差的影響,又考慮信號(hào)的影響,模型更加合理。對(duì)于存在似系統(tǒng)誤差的實(shí)際坐標(biāo),理論上轉(zhuǎn)換精度更好。而一般的大地基準(zhǔn)變換多為小角度變換,故建議采用最小二乘配置模型。實(shí)際中,當(dāng)公共點(diǎn)數(shù)目較少時(shí),難以對(duì)協(xié)方差函數(shù)進(jìn)行擬合。需要綜合分析信號(hào)和噪聲對(duì)殘差的影響效果,以便選擇恰當(dāng)?shù)姆椒ā?/p>

        2)最小二乘迭代可以實(shí)現(xiàn)任意旋轉(zhuǎn)角度的三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,迭代次數(shù)隨著旋轉(zhuǎn)角度的增加而增加。尺度因子較小時(shí),最小二乘迭代可以實(shí)現(xiàn)高精度的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,但最小二乘迭代不能實(shí)現(xiàn)較大尺度因子的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。

        3)改進(jìn)的布爾莎模型可以實(shí)現(xiàn)任意尺度、任意旋轉(zhuǎn)角的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換精度與最小二乘迭代相差不大。

        4)多元總體最小二乘也可以實(shí)現(xiàn)任意尺度、任意旋轉(zhuǎn)角的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換精度比改進(jìn)的布爾莎模型和最小二乘迭代更高,且轉(zhuǎn)換效率更好。該方法既考慮了控制點(diǎn)的兩套坐標(biāo)都有誤差的情況,又考慮了系數(shù)矩陣存在誤差的問題,模型合理,但計(jì)算過程較復(fù)雜。

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