第五章：基于测量机器人数据处理方法研究

1、二O一五年八月毛亚纯Tel一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l 基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法，包括建立基于测量机器人露天矿岩质边坡和土质边坡监测基础数据粗差甄别模型的方法、监测数据是否含有粗差的判别方法。提高监测数据精度的小波滤波去噪方法，期中包括基于测量机器人监测监测数据含有粗差和不含有粗差的滤波方法。提高监测数据准度的定向方向改正方法。斜距固定边长改正和气象条件改正方法方法。l 基于测量机器人露天矿采场及排土场边坡监测平面数据的处理方法，其特征在于如下步骤：l一、一、基于测量机器人

2、露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l1、基于拉依达准则的粗差判别方法：l 1）拉依达准则l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l1、基于拉依达准则的粗差判别方法：l 2）拉依达准则的局限性l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l1、基于拉依达准则的粗差判别方法：l 2）拉依达准则的局限性l （2）拉依达准则对较大相邻含有粗差监测值互差的要求l 当观测值中有多个粗差时拉依达准则一次只能剔除一个粗差，并且较大相邻含有粗差监测值之

3、间互差不满足一定条件时拉依达法则失效。)2()9()(18()(9212/112/1xLLnvnvLLnnnniinnl一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l2、粗差判别方法：l 基于测量机器人监测平面基础数据的粗差判别方法应以露天矿多周期监测数据为数据源，以工程测量规范中对岩质和土质边坡监测点点位精度要求为目标，建立适合露天矿环境的监测数据粗差判别模型，并依据该模型对基于测量机器人监测数据粗差进行甄别。该模型建立方法如下：l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l1）

4、监测数据精度指标的确定 首先以多周期露天矿监测数据为数据源，全面分析基于测量机器人监测数据的误差来源。同时对不同距离、方位角和竖直角监测基础数据的误差以及它们之间的关系进行详尽分析。以工程测量规范中对岩质边坡和土质边坡监测点点位精度要求为目标，确定各监测数据的精度指标。如图1，设监测控制点坐标分别为 、 和 、 ， 为监测基点， 为后视点， 为利用控制点 、 坐标反算的方位角， 为实测的方位角，S为监测基点到监测点A的斜距， 为监测基点到监测点A的测量方位角， 为方向改正后的方位角， 为监测基点到监测点A的竖直角，监测基点到监测点A的坐标增量分别为x、y，则监测点A坐标的计算方法如下：1kx1

5、ky2kx2ky1K2K21 KK 1K2K/21 KK /l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法图一 精度分析与定向方向改正l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l根据误差传播定律有：l （1）l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l （2）l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测

6、量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l3、监测数据的滤波去噪、监测数据的滤波去噪l基于测量机器人监测基础数据总是含有大量的噪声。小波滤波是有效的去噪方法，但由于噪声分布特征不同，去噪方法也

7、不同，其主要体现在小波基的选择和去噪方法。尤其对含有多个粗差的监测基础数据的滤波去噪方法。l滤波方法主要有以下两种：l1）对基于测量机器人含有普通噪声（不含粗差数据）基础数据的滤波去噪方法。主要以多周期监测数据为数据源，首先对其进行粗差判别处理，然后利用不同小波基和滤波l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l3、监测数据的滤波去噪、监测数据的滤波去噪l方法对其进行滤波处理，以滤波后的图像以及滤波后数据的精度为衡量滤波效果的指标，以此判断滤波效果，从而确定不同基础数据的最佳滤波方法。经过对大量测量数据的实际处理，对于基于测量机器人的

8、监测数据，具体的滤波方法如下：l对方位角监测数据进行滤波去噪处理，采用db3强制去噪。l对竖直角监测数据进行滤波去噪处理，采用db3强制去噪或软阈去噪。l对距离数据进行滤波去噪处理，采用db5强制去噪或软阈去噪。l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l3、监测数据的滤波去噪、监测数据的滤波去噪l2）对基于测量机器人含有多个高频噪声（粗差数据较多）基础数据的去噪方法。主要以多周期监测数据为数据源，首先对其进行粗差判别，然后利用不同的小波基对其进行滤波处理，根据滤波后的图像以及滤波后数据的精度为衡量滤波效果的指标，以此判断滤波效果，从

9、而确定含有多个高频噪声的不同基础数据的最佳滤波方法。l经过对大量测量数据的实际处理，对于含有多个高频噪声（粗差数据较多）的基础数据的去噪方法如下：l对方位角监测数据进行滤波去噪处理，采用db4小波函数强制去噪的方法。l对竖直角监测数据进行滤波去噪处理，采用db3小波函数强制去噪的方法。l对于距离监测数据进行滤波去噪处理，采用db3小波函数强制去噪的方法。l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l4、定向方向改正、定向方向改正l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l4、定

10、向方向改正、定向方向改正l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l5、 边长的气象改正和固定边长改正方法边长的气象改正和固定边长改正方法l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l5、 边长的气象改正和固定边长改正方法边长的气象改正和固定边长改正方法l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l5、 边长的气象改正和固定边长改正方法边长的气象改正和固定边长改正方法l一、一、基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方

11、法基于测量机器人露天矿边坡监测平面数据的处理方法l5、 边长的气象改正和固定边长改正方法边长的气象改正和固定边长改正方法l二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法l一种基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法，包括测距光径曲线距地面高差模型的建立方法，获取露天矿环境下距地表不同高度大气竖直折光物理量数据方法，依据大气竖直折光物理量数据建立露天矿环境下的大气竖直折光物理量梯度模型（温度梯度模型、气压梯度模型和湿度梯度模型）的方法，依据大气竖直折光物理量梯度模型建立露天矿环境下的大气竖直折光模型方法，测量机器人仪器高和觇标高的精确获

12、取方法，大气竖直折光模型的修正方法，依据大气竖直折光模型修正三角高程数据方法。l 如前所述的基于测量机器人露天矿采场及排土场边坡监测高程数据的处理方法，其特征在于如下步骤：l二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法l A)测距光径曲线距地面高差模型的建立方法l1）测距光径曲线高程模型的建立方法l根据测站点与监测点的高程及两点间的平距及两点高程，建立测距光径曲线高程数值模型 ，如图1所示。l 图1 光径曲线高程)()(11xfxfhl二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法l2

13、）测距光径曲线的地面交痕曲线高程数字模型的建立方法l利用三维激光扫描仪采集露天矿排土场或采场的三维数据或采场地形图数据，建立地面数字模型，根据含测距光径曲线铅垂面与地面的交痕曲线位置和特征，建立交痕曲线高程数字模型 ，如图2所示。l 图2 地面交痕曲线高程)()(22xfxfhl二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法l3）测距光径曲线距地面高差模型的建立方法l根据交痕曲线高程的数字模型和光径曲线的高程模型，建立光径距曲线距地面高差的数学模型 ，如图3所示。l 图3 测距光径至地面交痕曲线高差)()()()()(2121xfxfxfx

14、fxfhhhl二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法lB) 获取露天矿环境下距地表不同高度大气竖直折光物理量数据方法l如图4所示，在露天矿其环境选取多个实验点，在不同季节、不同气象条件和不同环境对各影响因素物理量（温度、湿度、气压）进行数据采集，数据包括矿坑底部和以一定距离（10米）为间隔不同高度的各项数据，不同高度数据可利用氢气球携带罗桌尼克HL-BR2-D温湿度记录器等设备定时的测量方式进行，利用数理统计分析的方法研究各因素随季节和高度不同的变化规律，为准确建立各显著性影响因素物理量的梯度模型打下基础。l二、二、基于测量机器人露

15、天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法lC)露天矿环境下的大气竖直折光物理量梯度模型的建立方法l 1）气压梯度模型的建立方法l如图4所示，根据现场氢气球升空实验，我们以10米为一个步长，采集了0200米的大气压强数据，根据数据分布特征可知，压强和高度的线性关系式为：l 图4 大气折光物理量测定l二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法l l二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法l l二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法

16、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法l l二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法lD）测距光径上的大气折光系数模型的建立l由于徕卡测量机器人TCA2003其波长为0.85m，因此，其大气竖直折光模型如下：l l二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法lE）大气折光系数模型的修正方法l 首先应获取高精度的相关数据：仪器高、觇标高、用于斜距的气象改正的气象参数数据、监测基点到各监测点的监测基础数据（倾角、斜离）、高等级水准联测监测基点至监测点的高差数据。利用已建立的大气折光模型和监测基础数据计算监测基点到各监测点的高差，将其与各路线的高精度水准高差数据进行比较，根据两者之间的差别对大气折光模型中的相关系数进行修正，从而获得修正后可靠的大气折光系数模型。相关数据的具体获取方法如下：l l二、二、基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法基于测量机器人露天矿边坡监测高程数据的处理方法l 图5 仪器高和觇标高量取 l二