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基于神经网络逼近的双经纬仪视觉测量误差补偿研究

李凯  袁峰  丁振良  仇振林  
【摘要】:由两台光学经纬仪组成的三维空间坐标测量系统是较为常见的外部标定设备。在利用这一设备进行几何量测量的过程中,光学经纬仪的垂直角读数在特定位置会产生系统误差,从而对测量精度带来影响。本文以实际的光学经纬仪测量系统作为研究对象,以二维坐标模拟器作为被测目标,将系统误差作为非线性项,通过几何关系获得了待测坐标点与经纬仪观测角的数学模型。并以满足误差存在条件的数据作为训练样本,建立并训练了模拟观测角与距离非线性关系的神经网络。提出了利用神经网络逼近获得非线性映射关系,从而补偿系统误差的思想。在实验中,不断优化神经网络的权值,获得最佳的神经网络参数配置,补偿后的测量结果与理论计算值的吻合程度能够说明这一方法的有效性。

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