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        多元變量總體最小二乘法在坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中的初探*

        2020-11-02 11:43:58鐘陽弟
        礦山測量 2020年5期
        關(guān)鍵詞:乘法坐標(biāo)系觀測

        鐘陽弟

        (廣東省國土資源測繪院,廣東 廣州 510000)

        三維激光掃描儀獲取建筑物或者構(gòu)件的點(diǎn)云數(shù)據(jù)時,往往需要多測站掃描。如果在掃描時可以直接得到相鄰兩站同名點(diǎn)的地理坐標(biāo),可以將測站坐標(biāo)轉(zhuǎn)換至統(tǒng)一的地理坐標(biāo)系下進(jìn)行拼接;若采用靶球等作為公共點(diǎn)傳遞或者其他無法得到相鄰測站公共點(diǎn)地理坐標(biāo)的,一般采用序列拼接的方式,依次進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的誤差將會傳遞與積累,使得最終模型拼接精度不高。因此,高精度求得坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)尤為重要。本文引用多元變量總體最小二乘非迭代方法對系數(shù)陣和觀測向量進(jìn)行改正,能較好地解決系數(shù)矩陣和觀測向量存在隨機(jī)誤差的問題,同時又能易于編程實(shí)現(xiàn),快速計(jì)算。

        1 最小二乘法

        陳義等提出了一種基于空間大旋轉(zhuǎn)角的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法[1],該方法簡單嚴(yán)密,適用性廣。旋轉(zhuǎn)矩陣9個參數(shù)中有3個獨(dú)立變量,其余6個為非獨(dú)立旋轉(zhuǎn)參數(shù),因此將三維基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行泰勒級數(shù)展開,將9個方向余弦作為未知變量,建立包含13個未知參數(shù)的觀測方程,再利用旋轉(zhuǎn)矩陣的正交性作為限制條件,列出平差模型[2]。當(dāng)控制點(diǎn)數(shù)量大于3時,通常采用最小二乘的方法建立誤差模型進(jìn)行解算。對于觀測方程y=Aξ,就是假設(shè)觀測矩陣A不包含隨機(jī)誤差,只有觀測向量y包含隨機(jī)誤差。本文對最小二乘法函數(shù)模型不做詳細(xì)推導(dǎo)闡述。

        2 多元變量總體最小二乘法

        最小二乘法采用的誤差模型認(rèn)為所有誤差都包含在目標(biāo)系統(tǒng)[3]中,即觀測方程無需改正。事實(shí)上每一種測量值都包含各種各樣的誤差(如粗差、人為誤差、模型誤差和取樣誤差),所以設(shè)計(jì)矩陣A也是包含未知的隨機(jī)誤差的,此時再用傳統(tǒng)的誤差模型求出的參數(shù)估值并不是最優(yōu)的,這是由于模型誤差引起的。而采用總體最小二乘方法建立誤差模型,就可以同時考慮觀測矩陣和系數(shù)矩陣包含的隨機(jī)誤差問題[4],從而得到更精確的參數(shù)解。

        Felus等[5]提出的同方差相似變化表達(dá)為:

        總體最小二乘方法的誤差函數(shù)模型及隨機(jī)模型如下:

        Y-EY=(A-EA)R

        (2)

        RTR=I

        (3)

        (4)

        vec(EY)T·vec(EY)+vec(EA)T·vec(EA)=min

        (5)

        即誤差平方和最?。?/p>

        (6)

        所以構(gòu)造Lagrange目標(biāo)方程:

        (7)

        式中,λ為n×3 Lagrange乘向量。由(7)式對各未知數(shù)求導(dǎo)得:

        (8)

        聯(lián)立五式得到:

        (9)

        (10)

        將式(9)、式 (10)帶入式(6)得:

        (11)

        再將式(3)分別帶入到式(9) 、式(11)得:

        (12)

        (13)

        所以若旋轉(zhuǎn)矩陣R已知,則上式是只關(guān)于變量的方程式,要使等式左邊最小,將等式右邊展開得:

        (14)

        (15)

        (16)

        該方法驗(yàn)后單位權(quán)中誤差的計(jì)算公式采用

        (17)

        (18)

        旋轉(zhuǎn)角度可以根據(jù)下式計(jì)算

        (19)

        式中,Rij為旋轉(zhuǎn)矩陣R中第i行j列元素;εx,εy,εz分別為笛卡爾坐標(biāo)系中繞坐標(biāo)軸XY和Z的旋轉(zhuǎn)角。

        所以計(jì)算誤差模型中最優(yōu)相似轉(zhuǎn)換參數(shù)的步驟總結(jié)如下:

        (2)進(jìn)行SVD分解:ATY=U∑V;

        (3)令D=diag(1,1,det(UVT));

        式中,1n是n×1階各元素都為1的列向量。

        3 實(shí)驗(yàn)分析

        為了論證上述算法的正確性、可行性及精確性,本次實(shí)驗(yàn)采用最小二乘迭代算法(LS)和多元變量總體最小二乘法(簡稱PSTLS)兩種算法,編寫程序利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,分別從參數(shù)估值、單位權(quán)中誤差、坐標(biāo)較差等幾個方面對結(jié)果進(jìn)行對比和分析。已知某新體育館框架結(jié)構(gòu)中一個構(gòu)件的剛體坐標(biāo)系和測量坐標(biāo)系下的兩套坐標(biāo),坐標(biāo)如表1所示。剛體結(jié)構(gòu)坐標(biāo)是相對位置坐標(biāo),采用的坐標(biāo)系方向:X為北、Z為東、Y向上,原點(diǎn)為構(gòu)件端點(diǎn)鉸的中心,且為右手系。測量采用的坐標(biāo)系方向:X為北、Y向東、Z向上,原點(diǎn)為任意假設(shè),且測量坐標(biāo)系為左手系。兩個坐標(biāo)系的指向存在未知的夾角,均采用重心坐標(biāo)系進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算,用各程序算出坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)結(jié)果如表2所示。

        表1 剛體坐標(biāo)系和測量坐標(biāo)系下對應(yīng)點(diǎn)坐標(biāo)

        表2 LS和PS-TLS計(jì)算出的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)

        分別利用LS和PS-TLS兩種方法計(jì)算的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)值和已知坐標(biāo)值的對比差值如表3所示。

        由LS和PS-TLS兩種方法計(jì)算結(jié)果的精度如表4所示。

        表3 LS和PS-TLS法計(jì)算出的已知點(diǎn)坐標(biāo)差/mm

        表4 三種方法坐標(biāo)轉(zhuǎn)換精度比較

        由轉(zhuǎn)換精度可知PS-TLS法比LS法精度更高,從轉(zhuǎn)換的已知點(diǎn)坐標(biāo)差值看,PS-TLS法的差值更小。兩種方法從精度方面都達(dá)到了0.1 mm級,能滿足常規(guī)工程應(yīng)用,方法可行。運(yùn)算過程中,LS法耗時112 s,PS-TLS法耗時23 s,效率上講PS-TLS法更優(yōu)。

        4 結(jié) 語

        最小二乘迭代法主要是將非線性模型轉(zhuǎn)換為線性模型[8],可用于任意角度的旋轉(zhuǎn),包括左、右手系坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換,而無需預(yù)先知道旋轉(zhuǎn)角度的近似值。但是需要設(shè)定初始參數(shù)值,且對參數(shù)初始化要求較高,要求參數(shù)初值必須在收斂半徑內(nèi),否則無法收斂。而多元變量總體最小二乘法是一種嚴(yán)格意義上基于點(diǎn)對點(diǎn)的配準(zhǔn)方法[9],精度高,可以轉(zhuǎn)換任意角度的兩套坐標(biāo)系,計(jì)算過程中沒有矩陣求逆,在球形標(biāo)靶分布不均勻或者數(shù)量較小的情況下,也能得到高精度的解算,該算法還易于編程實(shí)現(xiàn)。該方法在點(diǎn)云拼接過程中能夠極大程度上提高拼接精度,簡單可行。

        但它只是同方差的3D轉(zhuǎn)換,如果兩套坐標(biāo)點(diǎn)集的坐標(biāo)精度不一致,還需要考慮對觀測數(shù)據(jù)加權(quán),然后再帶入算法計(jì)算。后續(xù)對加權(quán)總體最小二乘法[10]的研究以及在點(diǎn)云拼接過程的精度影響還需進(jìn)一步研究。

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