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    基于樣條逼近的全站儀測量誤差自動識別研究

    2021-12-27 02:31:46何厚學(xué)
    經(jīng)緯天地 2021年5期
    關(guān)鍵詞:自動識別測量誤差樣條

    何厚學(xué)

    (甘肅鐵道綜合工程勘察院有限公司,甘肅 蘭州 730000)

    0.引言

    全站儀測距比同層次測量儀器測距更長,在提升操作便利性的同時(shí)也能夠保證測量工作效率。但全站儀測量容易受到測量環(huán)境干擾,從而對全站儀測量精度產(chǎn)生影響。因此,需要對全站儀測量誤差識別,以便于后續(xù)糾正錯(cuò)誤,降低全站儀測量誤差造成的損失。

    國外對于全站儀測量誤差自動識別的研究,尚停留在對全站儀測量儀器的維護(hù)上,僅就數(shù)據(jù)觀測中的誤差及環(huán)境影響做統(tǒng)計(jì),缺少對全站儀導(dǎo)線測量的主要誤差源研究。國內(nèi)圖像識別技術(shù)較為成熟,能夠?qū)y量誤差予以精確識別分析。正因如此,國內(nèi)對全站儀測量誤差的研究范圍較廣,涉及全站儀損壞誤差、對中偏心誤差及測距誤差,其中橫軸與豎軸的垂直誤差為全站儀測量誤差識別的主要內(nèi)容,這也是目前針對全站儀測量誤差研究的主要方向:利用基坑水平位移,對全站儀極坐標(biāo)檢測,同時(shí)分析誤差并合理控制。

    文獻(xiàn)[7]中,結(jié)合三角高程測量的原理對全站儀測量闡述,通過對工程的測量確定全站儀三角高程測量的過程,對比普通水準(zhǔn)測量說明全站儀測量的優(yōu)點(diǎn),測量應(yīng)用缺少對全站儀測量誤差的計(jì)算。

    文獻(xiàn)[8]中,根據(jù)全站儀測量使用方法總結(jié)全站儀的測量原理,對全站儀測量精度的策略制定,以此提高全站儀煤礦測量工作效率,雖然全站儀的測量效率得到提高,但測量過程操作規(guī)范度不夠,導(dǎo)致測量誤差增大。

    文獻(xiàn)[9]中,對全站儀的測量記錄功能說明,對全站儀測量工程的精度單位計(jì)算,通過高斯平面校正投影邊長,使得礦山測量工程進(jìn)展流程加快,保證全站儀測量工程的貫通性,但高斯平面校正投影存在大氣折射誤差。

    文獻(xiàn)[10]中,對全站儀自由設(shè)站的測量工作分析,通過高精度全站儀三角高程測量,設(shè)計(jì)高程測量誤差傳播公式,根據(jù)公式計(jì)算測量誤差和大氣折光系數(shù),以此為基礎(chǔ)提高全站儀水準(zhǔn)測量精度。但這種方法存在觀測棱鏡偏移。

    本文通過樣條逼近技術(shù)布設(shè)交叉測量網(wǎng)絡(luò),以測量網(wǎng)絡(luò)為測量平面建立坐標(biāo)系,計(jì)算全站儀測量誤差特征向量,規(guī)范測量操作過程,在計(jì)算大氣折射誤差的同時(shí),使得全站儀觀測棱鏡始終保持在中心位置上,為避免因?qū)蜻呴L相差過大引起誤差,需保證全站儀觀測導(dǎo)線邊長相等。

    1.基于樣條逼近的全站儀測量誤差自動識別方法設(shè)計(jì)

    1.1 計(jì)算全站儀測量誤差特征向量

    對測量誤差自動識別前,需要識別誤差特征向量,因此要對全站儀測量誤差特征向量計(jì)算。(如圖1所示)在測量物體表面設(shè)置數(shù)個(gè)固定測點(diǎn)。測點(diǎn)分別為(M1,M2,…,Mn),n≥4,設(shè)置固定測量的垂足點(diǎn)為(M1′,M2′,…,Mn′),由此求得固定測點(diǎn)到垂足點(diǎn)的距離為(M1M1′,M2M2′,…,MnMn′),設(shè)測量物體表面到垂足點(diǎn)的距離為r,由此得到該距離條件為r=。計(jì)算距離條件為r的全站儀固定測距向量,得到測距向量的集合為,…,。因此,計(jì)算得軸線向量的垂直條件,如公式(1)所示:

    圖1 全站儀測量誤差特征向量數(shù)據(jù)

    據(jù)此,得到全站儀測量固定的共線條件,為軸線上四個(gè)垂足的距離相等,即。

    測量固定共線條件中常見線性函數(shù),設(shè)固定測點(diǎn)的觀測值誤差為(m1,m2,…,mn)。獨(dú)立觀測值與觀測函數(shù)值并不相等,由此得到誤差mz在函數(shù)z中計(jì)算公式,如公式(2)所示:

    式(2)中,(k1,k2,k3,…,kn)為對應(yīng)固定測點(diǎn)誤差值(m1,m2,…,mn)的倍率系數(shù),設(shè)全站儀獨(dú)立觀測函數(shù)z的表達(dá)式如公式(3)所示:

    式(3)中,(x1,x2,…,xn)為函數(shù)總的處理觀測值,獨(dú)立觀測函數(shù)對應(yīng)的誤差值為(m1,m2,…,mk),利用真差關(guān)系處理對應(yīng)觀測值與函數(shù)值,得到函數(shù)的全微分表達(dá)式,如公式(4)所示:

    對獨(dú)立觀測函數(shù)全微分表達(dá)式做真差處理,得到真差替代處理后的關(guān)系表達(dá)式如公式(5)所示:

    式(5)中,獨(dú)立觀測函數(shù)對xi的偏導(dǎo)數(shù)可以表示為(i=1,2,…,n),確定觀測值與函數(shù)式,將偏導(dǎo)數(shù)整理為常數(shù)的形式,將誤差計(jì)算公式與偏導(dǎo)數(shù)建立關(guān)系,得到公式(6)所示:

    利用公式中的函數(shù)中誤差,計(jì)算全站儀測量誤差特征向量,表達(dá)式如公式(7)所示:

    根據(jù)全站儀測量誤差的特征向量,分別確定對應(yīng)觀測值的誤差值,根據(jù)全站儀測量誤差特征向量,設(shè)計(jì)全站儀測量誤差自動識別算法。

    1.2.設(shè)計(jì)全站儀測量誤差自動識別算法

    利用全站儀測量誤差特征向量,制定全站儀測量誤差特征標(biāo)簽。收集全站儀測量誤差特征向量標(biāo)簽中的信息,對類似的特征向量信息予以存儲,以此作為方向設(shè)計(jì)測量誤差自動識別算法。

    整合測量誤差特征向量到同一個(gè)訓(xùn)練集中,并設(shè)置訓(xùn)練集的標(biāo)簽。(如圖2所示)將全站儀測量誤差特征向量轉(zhuǎn)換為空間直角三維向量。以方差陣的形式設(shè)計(jì)每個(gè)角度方向的向量表達(dá)式B=[β α]T,其中,T為全站儀測量訓(xùn)練集合維度,得到協(xié)方差的空間直角三維向量計(jì)算,如公式(8)所示:

    圖2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為空間直角三維向量

    利用判斷全站儀測量誤差協(xié)方差的空間直角三維向量,確定全站儀測量誤差分量識別內(nèi)容,設(shè)全站儀測量誤差出現(xiàn)的次數(shù)為n,針對測量誤差識別特征點(diǎn)xi重復(fù)測量,并對比測量標(biāo)準(zhǔn)偏差s(xi),由此得到全站儀測量誤差的識別平均值為s(x)。設(shè)計(jì)全站儀測量誤差的識別不確定度的計(jì)算,如公式(9)所示:

    式(9)中,sj為全站儀測量誤差的標(biāo)準(zhǔn)平均值;m為總測量次數(shù),根據(jù)不確定度的來源識別合成測量誤差的輸出量,設(shè)Y為待測目標(biāo)的測量誤差結(jié)果,整合識別的測量誤差輸入量N=[X1,X2,…,XN],根據(jù)測量誤差識別輸入量與輸出量之間的映射關(guān)系,得到線性函數(shù)Y=f(X1,X2,…,XN),利用線性函數(shù)整理全站儀測量誤差自動識別輸出量與輸入量,如公式(10)所示:

    式(10)中,N為線性函數(shù)整理全站儀測量誤差自動識別輸入量個(gè)數(shù),XN為識別測量誤差輸入量的末端值,據(jù)此得到全站儀測量誤差的自動識別矢量公式,如公式(11)所示:

    根據(jù)自動識別矢量公式中的單元結(jié)構(gòu)參數(shù),判斷空間姿態(tài)的識別參數(shù)分量。對比分量中的分量常數(shù)及單元方向向量,確定全站儀測量誤差自動識別的內(nèi)容。根據(jù)全站儀測量自動識別內(nèi)容,結(jié)合樣條逼近技術(shù)構(gòu)建自動識別模型,通過全站儀測量誤差的自動識別相關(guān)性,對全站儀空間分量的測量誤差識別。

    1.3 構(gòu)建樣條逼近全站儀測量誤差自動識別模型

    根據(jù)全站儀測量誤差自動識別算法,分配樣條逼近全站儀測量誤差自動識別的分量,據(jù)此給出相互獨(dú)立的測量誤差自動識別內(nèi)容,通過輸入映射核函數(shù)空間特征,實(shí)現(xiàn)非線性間隔分類。

    針對全站儀測量誤差自動識別算法,設(shè)計(jì)測量誤差損失函數(shù),根據(jù)選擇的不平衡測量參數(shù),區(qū)分小類樣本測量誤差識別與訓(xùn)練集測量誤差識別。構(gòu)建全站儀測量最優(yōu)參數(shù)集合,并據(jù)此設(shè)計(jì)全站儀測量誤差識別增長序列g(shù)=2-15,2-13,…,23,設(shè)為全站儀測量誤差自動識別修正值,則識別誤差觀測點(diǎn)間的距離如公式(12)所示:

    式(12)中,K為樣條逼近測量誤差的修正集合,即K=[K1,K2,K3],轉(zhuǎn)換得到識別誤差修正集合的常數(shù)矩陣,利用修正集合中的常數(shù)項(xiàng),對誤差觀點(diǎn)間距離計(jì)算識別向量的方差陣予以表達(dá),如公式(13)所示:

    設(shè)全站儀測量誤差自動識別中的測點(diǎn)坐標(biāo)為T=[x0,y0,z0],根據(jù)誤差識別測點(diǎn)坐標(biāo)表達(dá)方差陣方向向量,利用測得的全站儀向量方差陣對誤差特征予以表達(dá)。設(shè)定特定的全站儀測量誤差自動識別閾值,以閾值為限確定樣條逼近的全站儀測量誤差的識別結(jié)果,判斷全站儀測量誤差的識別擬合結(jié)果,對向量中的擬合維度判斷。利用曲線逼近的辨別臨界滑動面,判斷全站儀測量誤差自動識別的特征誤差擬合,以此為基礎(chǔ)對樣條曲線重構(gòu),壓縮并控制觀測點(diǎn)。利用漸進(jìn)迭代逼近的方法,對測量擴(kuò)展曲線識別。以此完成對樣條逼近全站儀測量誤差自動識別模型的構(gòu)建。

    利用構(gòu)建的樣條逼近全站儀測量誤差自動識別模型,確定全站儀測量誤差自動識別的向量維度,根據(jù)維度中測量誤差的特征,對應(yīng)自動識別的測量誤差指標(biāo),在確定模型的F1-measure小于常規(guī)值時(shí),將測量誤差的向量維度導(dǎo)入自動識別資料庫中。根據(jù)資料庫中全站儀測量誤差維度,確定自動識別的填補(bǔ)項(xiàng)。并針對全站儀測量誤差自動識別訓(xùn)練集,對全站儀測量誤差特征分類,以確定自動識別對應(yīng)的特征向量內(nèi)容。對比特征向量內(nèi)容與預(yù)定閾值大小,完成對全站儀測量誤差的自動識別。

    1.4 完成全站儀測量誤差自動識別

    利用全站儀測量誤差自動識別模型,對全站儀測量誤差自動識別。構(gòu)建不同種類的全站儀測量誤差識別標(biāo)準(zhǔn),考慮到全站儀的測量視場范圍較大,要確定角度儀器的修正范圍,設(shè)定位瞄準(zhǔn)的相關(guān)重復(fù)性誤差系數(shù)為0.4,全站儀的自準(zhǔn)分辨率在以0.01"下,設(shè)全站儀測量誤差自動識別中線坐標(biāo)軌跡的計(jì)算,如公式(14)所示:

    式(14)中,軌跡檢測誤差的測量值為g,則水平傾角在軌跡中線以外的測量誤差識別,需要以全站儀測量誤差獨(dú)立坐標(biāo)原點(diǎn)為中心,做坐標(biāo)轉(zhuǎn)換處理,如公式(15)所示:

    式(15)中,R為全站儀測量誤差旋轉(zhuǎn)矩陣,據(jù)測判斷全站儀測量誤差自動識別后的內(nèi)積結(jié)果Z=XiXc+YiYc+ZiZc。根據(jù)測量誤差的自動識別內(nèi)積結(jié)果設(shè)定測量誤差外積處理內(nèi)容,針對自動識別的內(nèi)積設(shè)定結(jié)果計(jì)算測量誤差自動識別的不確定度。

    將全站儀測量誤差自動識別的算法轉(zhuǎn)換為矩陣乘法,根據(jù)全站儀視準(zhǔn)軸的空間位姿確定不確定度的單元?jiǎng)討B(tài)位姿,確定全站儀測量誤差初始向量水平軸方向。得到樣條逼近的全站儀測量誤差自動識別不確定度的公式,如公式(16)所示:

    式(16)中,?為全站儀測量誤差的包含因子;θ為測量誤差擴(kuò)展角度,利用樣條逼近的全站儀測量誤差自動識別的不確定度,對樣條逼近的全站儀測量誤差計(jì)算,以此確定測量誤差識別的矢量大小。根據(jù)置信概率重新構(gòu)建自動識別誤差矢量矩陣,得到自動識別測量誤差的動態(tài)坐標(biāo)(如圖3所示):

    圖3 自動識別測量誤差的動態(tài)坐標(biāo)

    圖3中,按照點(diǎn)號的順序,對全站儀測量誤差自動識別,識別結(jié)果自動生成折線,根據(jù)測量結(jié)果的偏差,對全站儀的測量誤差計(jì)算。至此,完成對基于樣條逼近的全站儀測量誤差自動識別方法設(shè)計(jì)。

    2.實(shí)驗(yàn)分析

    為提高誤差識別的速率,設(shè)計(jì)對比實(shí)驗(yàn),對比數(shù)據(jù)分析識別法、二值化檢測識別法、基于樣條逼近的全站儀測量誤差自動識別方法的測量誤差識別SVN(SVN全名Subversion,即版本控制系統(tǒng))檢出量。

    2.1.準(zhǔn)備過程

    應(yīng)用全站儀對某目標(biāo)進(jìn)行測量,對全站儀測量現(xiàn)場中自動識別需要的基礎(chǔ)數(shù)值(如圖4所示)進(jìn)行測量。

    圖4 全站儀自動識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集示意圖

    處理圖中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),根據(jù)觀測目標(biāo)到全站儀的距離D,確定觀測目標(biāo)的實(shí)際測量測距,E為全站儀到觀測目標(biāo)的實(shí)際距離;yp為觀測目標(biāo)到測量平面y的垂足;xp為觀測目標(biāo)到測量平面x的垂足;v和Hz分別為全站儀測量角度和觀測目標(biāo);0為全站儀測量所在的坐標(biāo)原點(diǎn);P為觀測目標(biāo)所在的點(diǎn);th為觀測目標(biāo)距離最短平面的距離;ih為全站儀觀測平面到地面的距離。

    整理好基礎(chǔ)數(shù)據(jù)后,移動觀測目標(biāo),并對上述基礎(chǔ)數(shù)值進(jìn)行移動后的測量,針對全站儀移動線路計(jì)算,得到全站儀測量誤差自動識別的線路偏差結(jié)果(如圖5所示):

    圖5 全站儀測量誤差自動識別的線路偏差結(jié)果

    分析圖中線路偏差結(jié)果可知:水平誤差與垂直誤差的線路偏差結(jié)果相近。由此可知線路測量選點(diǎn)操作與誤差檢出的線路偏差波動集中在3.75mm~7.50mm之間,為了保證線路偏差結(jié)果更接近測量誤差標(biāo)準(zhǔn),選擇角度中誤差在0.4°~0.6°的線路偏差區(qū)間作為實(shí)驗(yàn)測量內(nèi)容。線路偏差區(qū)間中的測量誤差數(shù)據(jù)分為10組。通過整理全站儀測量的自動識別測量結(jié)果,根據(jù)測量選點(diǎn)確定偏差波動的數(shù)據(jù)特征,針對上述數(shù)據(jù)特征做自動識別監(jiān)測。針對全站儀測量誤差自動識別中的水平誤差與垂直誤差做區(qū)分處理,分別計(jì)算線路偏差與角度中誤差,由此整理得到十組測量誤差識別SVN檢出量。

    2.2 分析結(jié)果

    整理得到全站儀測量識別誤差SVN檢出量(如圖6所示):

    圖6 測量誤差自動識別前后的誤差SVN檢出量

    由圖6可知:數(shù)據(jù)分析識別法的全站儀測量識別誤差SVN檢出量在0.60以下,由于檢出量受測量次數(shù)干擾逐漸趨于平穩(wěn),因此在后續(xù)的7~10組測量檢出無明顯變化,對后續(xù)測量結(jié)果的誤差檢出始終保持不變。可見應(yīng)用數(shù)據(jù)分析識別法對全站測量誤差的檢出效果并不明顯。

    應(yīng)用二值化檢測識別法的全站儀測量識別誤差SVN檢出量在0.50以下,測量檢出率在達(dá)到第7組時(shí)趨于平穩(wěn),整理測量識別檢出率低于數(shù)據(jù)分析識別法。

    應(yīng)用基于樣條逼近的全站測量誤差自動識別方法,全站測量誤差自動識別前后的誤差SVN檢出量在前幾組保持穩(wěn)定,處于0.60左右,在第5組測量檢出結(jié)果后,誤差SVN檢出量明顯上升,在第10組達(dá)到檢出最高為0.88。因此,基于樣條逼近的全站儀測量誤差自動識別方法更優(yōu)異。

    3.結(jié)束語

    通過本文研究,提高了全站儀測量誤差自動識別的檢出量。構(gòu)建樣條逼近全站儀測量誤差自動識別模型,為全站儀測量誤差自動識別提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。今后應(yīng)繼續(xù)研究提高全站儀測量精度,制定全站儀的測量識別指標(biāo),以此為基礎(chǔ)建立基坑水平位移測量模型,利用測繪的空間地理信息提高全站儀的利用率。

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