一种地籍测量事后数据处理方法技术

本发明专利技术提出了一种地籍测量事后数据处理方法，依次通过对现场采集数据中的惯性测量单元数据进行数据预处理，去除误差；对经去除误差后的惯性测量单元数据进行分类，并对分类的数据分别采用卡尔曼固定区间最优平滑、纯捷联解算以及逆向导航解算进行处理，有效滤除了惯性测量单元数据中各种的有害误差成分，并实现地籍测量中待测点的高精度定位信息的获取。

【技术实现步骤摘要】
一种地籍测量事后数据处理方法
本专利技术属于数据处理领域，涉及测量、测绘技术和捷联惯性定位定向技术，具体涉及一种地籍测量事后数据处理方法。
技术介绍
我国经济社会的快速发展，土地利用类型、方式，以及权属变化大、范围广，要求地籍测量工作速度快、效率高、精度高。随着GPS及全站仪等多技术结合的综合测量方法精度和效率的大幅提高，促进了地籍测量技术的进步，但GPS定位技术存在的环境依赖度高和全站仪存在的低效率等缺陷仍然无法满足地籍测量的需求。捷联惯性定位系统具有自主性强、抗干扰能力强、环境依赖度低及结构简单易维护等特点，近年来在地籍测量领域越来越受到研究人员的重视。根据地籍测量低动态的测量特点和高精度的测量要求，将捷联惯性定位技术应用于地籍测量中。通过充分利用地籍测量过程“随停随测随走”的特点，以及可以在测量过程中人为引入辅助观测信息的优势，可以对捷联惯性定位系统定位误差进行控制。然而，由于受到惯性传感器精度限制，以及实际测量现场各种干扰因素的影响，通过在线解算，获得待测点的高精度定位信息，是十分困难的。因此本专利技术提出了一种地籍测量事后数据处理方法，通过各种有效的事后数据处理手段，弥补惯性定位技术自身的不足，获取待测点的高精度定位信息。
技术实现思路
针对现有技术捷联惯性定位系统通过在线解算难以获得待测点的高精度定位信息的不足，本发提出了一种地籍测量事后数据处理方法，利用地籍测量允许进行事后数据处理的优势，引入数据预处理、卡尔曼固定区间最优平滑滤波、纯捷联解算和逆向导航解算相关技术，实现地籍测量中待测点的高精度定位信息的获取。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术地籍测量事后数据处理方法，包括以下步骤：步骤1、对现场采集数据中的惯性测量单元数据进行数据预处理，去除误差；步骤2：对经步骤1去除误差后的惯性测量单元数据进行分类，将对应于坐标已知点、位置已知点、调平修正点、零速修正点以及待测点上静态测量过程时的惯性测量单元数据记为第一类；将对应于待测点上静态测量过程，将对应于所述五点两两之间的行进间动态测量过程时的惯性测量单元数据记为第二类；对应于待测点上静态测量过程，同时与其紧邻的上一个静态测量过程为坐标已知点上的静态测量过程时的惯性测量单元数据记为第三类；步骤3：对经步骤2分类的数据分别作如下处理：第一类采用卡尔曼固定区间最优平滑对现场采集数据进行处理获得陀螺仪和加速度计的误差估计值，并根据陀螺仪和加速度的误差估计值分别对惯性测量单元数据中陀螺仪测得的惯性测量单元的角速度数据和加速度计测得的惯性测量单元的线加速度数据进行进一步误差补偿；第二类采用纯捷联解算对现场采集数据进行处理得到整个行进间动态测量过程惯性测量单元的位置、速度和姿态值；第三类采用逆向导航解算对坐标已知点与待测点之间行进间动态测量过程的现场采集数据进行处理获得坐标已知点和待测点之间的行进间动态测量过程惯性测量单元的位置值，并将所述逆向导航解算获得的位置值校正待测点处惯性测量单元的位置值。进一步地，所述步骤1中数据预处理为采用时序建模与卡尔曼滤波相结合方法去除惯性测量单元数据误差；所述的时序建模包括野值剔除、低通滤波、数据统计分析、模型结构选取、模型参数估计和建立误差模型；所述的卡尔曼滤波根据上述时序建模建立的误差模型，对陀螺仪和加速度计的误差进行估计和补偿。进一步地，所述第一类采用卡尔曼固定区间最优平滑对现场采集数据进行处理，具体为：1)建立与静态测量过程相对应的卡尔曼滤波观测模型；2)利用卡尔曼滤波观测模型对现场采集数据进行正向卡尔曼滤波；3)对正向卡尔曼滤波的结果进行逆向平滑滤波；4)获得陀螺仪和加速度计的误差估计值；5)在滤波完成后，根据陀螺仪和加速度的误差估计值分别对惯性测量单元数据中陀螺仪测得的惯性测量单元的角速度数据和加速度计测得的惯性测量单元的线加速度数据进行进一步误差补偿。进一步地，第二类采用纯捷联解算对现场采集数据进行处理，选择当地地理坐标系作为导航坐标系，选择四元数法进行姿态更新，具体为：1)进行惯性测量单元的速度、位置和姿态进行初始化，并根据姿态初始值计算姿态矩阵初始值和四元数初始值；2)按时间顺序读取现场采集数据中的一组惯性测量单元数据；3)利用姿态矩阵对加速度计测得的下线加速度数据进行坐标变换；4)根据比力方程，利用坐标变换的得到的线速度数据，进行速度更新，得到惯性测量单元速度最新值；5)利用惯性测量单元速度最新值进行位置更新，得到惯性测量单元位置最新值；6)利用惯性测量单元速度最新值和位置最新值进行地球角速度和位置角速度的计算，具体如下式：其中：ωie为地球自转角速度；L为当地地理纬度；VE、VN分别为惯性测量单元东向、北向速度分量；RN、RM分别为当地卯酉圈曲率半径和子午圈曲率半径；h为当地高度分量；7)利用6)中计算得到的地球角速度、位置角速度以及姿态矩阵和陀螺仪测得的角速度数据进行姿态角速度的计算，具体如下式：其中：为惯性定位系统中陀螺仪直接输出的角速度值；为姿态矩阵；为地球角速度；为位置角速度；8)利用7)中计算得到的姿态角速度进行四元数的更新，得到四元数最新值；9)利用8)中计算得到的四元数最新值进行姿态矩阵更新，得到姿态矩阵最新值；10)根据姿态与姿态矩阵的对应关系，计算得到惯性测量单元的姿态最新值；11)重复步骤2)～10)，用所得到的位置、速度、姿态、姿态矩阵、四元数最新值进行递推计算，直到所有现场采集数据处理完毕，得到整个行进间动态测量过程惯性测量单元的位置、速度和姿态值。进一步地，第三类采用逆向导航解算对坐标已知点与待测点之间行进间动态测量过程的现场采集数据进行处理，具体为：1)将纯捷联解算的位置终值作为逆向导航解算的位置初始值，将纯解算的姿态终值作为逆向导航解算的姿态初始值，将纯捷联解算的速度终值取反，作为逆向导航解算速度初始值；2)逆向读取现场采集数据中惯性测量单元数据，将陀螺仪测得的角速度值和地球自转角速度值符号取反，进行逆向导航解算，得到坐标已知点和待测点之间的行进间动态测量过程惯性测量单元的位置、速度和姿态值；3)根据上述逆向导航解算获得的位置值，校正待测点处惯性测量单元的位置值。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1)通过对惯性测量单元数据进行数据预处理，有效滤除了惯性测量单元数据中各种的有害误差成分，提高了陀螺仪和加速度计的使用精度。2)通过卡尔曼固定区间最优平滑数据处理环节，通过增加反向的平滑滤波环节，弥补了单一采用卡尔曼滤波数据利用率低，滤波估计结果平稳性和精确性不高的缺陷。3)通过纯捷联解算数据处理环节对五种点两两之间的行进间动态测量过程的定位信息进行更新，保证了地籍测量整个过程结果的完整性，并为进行逆向导航解算提供基础数据。4)通过逆向导航解算数据处理环节，充分利用坐标已知点处卡尔曼固定区间最优平滑处理后的结果，基于坐标已知点和待测点之间的数据正向纯捷联解算的结果对惯性测量单元数据进行逆向导航解算，将逆向导航解算获得的位置值校正待测点处惯性测量单元的位置误差，有效提高了待测点处的位置测量精度。5)地籍测量事后数据处理方法总体上提高了地籍测量的定位精度，有效解决了在线解算不能给出待测点高精度定位信息的问题。附图说明：图1为地籍测量事后数据处理总体流程图；图2为数据预本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地籍测量事后数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对现场采集数据中的惯性测量单元数据进行数据预处理，去除误差；步骤2：对经步骤1去除误差后的惯性测量单元数据进行分类，将对应于坐标已知点、位置已知点、调平修正点、零速修正点以及待测点上静态测量过程时的惯性测量单元数据记为第一类；将对应于待测点上静态测量过程，将对应于所述五点两两之间的行进间动态测量过程时的惯性测量单元数据记为第二类；对应于待测点上静态测量过程，同时与其紧邻的上一个静态测量过程为坐标已知点上的静态测量过程时的惯性测量单元数据记为第三类；步骤3：对经步骤2分类的数据分别作如下处理：第一类采用卡尔曼固定区间最优平滑对现场采集数据进行处理获得陀螺仪和加速度计的误差估计值，并根据陀螺仪和加速度的误差估计值分别对惯性测量单元数据中陀螺仪测得的惯性测量单元的角速度数据和加速度计测得的惯性测量单元的线加速度数据进行进一步误差补偿；第二类采用纯捷联解算对现场采集数据进行处理得到整个行进间动态测量过程惯性测量单元的位置、速度和姿态值；第三类采用逆向导航解算对坐标已知点与待测点之间行进间动态测量过程的现场采集数据进行处理获得坐标已知点和待测点之间的行进间动态测量过程惯性测量单元的位置值，并将所述逆向导航解算获得的位置值校正待测点处惯性测量单元的位置值。...

【技术特征摘要】
1.一种地籍测量事后数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对现场采集数据中的惯性测量单元数据进行数据预处理，去除误差；步骤2：对经步骤1去除误差后的惯性测量单元数据进行分类，将对应于坐标已知点、位置已知点、调平修正点、零速修正点以及待测点上静态测量过程时的惯性测量单元数据记为第一类；将对应于待测点上静态测量过程，将对应于所述五点两两之间的行进间动态测量过程时的惯性测量单元数据记为第二类；对应于待测点上静态测量过程，同时与其紧邻的上一个静态测量过程为坐标已知点上的静态测量过程时的惯性测量单元数据记为第三类；步骤3：对经步骤2分类的数据分别作如下处理：第一类采用卡尔曼固定区间最优平滑对现场采集数据进行处理获得陀螺仪和加速度计的误差估计值，并根据陀螺仪和加速度的误差估计值分别对惯性测量单元数据中陀螺仪测得的惯性测量单元的角速度数据和加速度计测得的惯性测量单元的线加速度数据进行进一步误差补偿；第二类采用纯捷联解算对现场采集数据进行处理得到整个行进间动态测量过程惯性测量单元的位置、速度和姿态值；第三类采用逆向导航解算对坐标已知点与待测点之间行进间动态测量过程的现场采集数据进行处理获得坐标已知点和待测点之间的行进间动态测量过程惯性测量单元的位置值，并将所述逆向导航解算获得的位置值校正待测点处惯性测量单元的位置值；所述第一类采用卡尔曼固定区间最优平滑对现场采集数据进行处理，具体为：1)建立与静态测量过程相对应的卡尔曼滤波观测模型；2)利用卡尔曼滤波观测模型对现场采集数据进行正向卡尔曼滤波；3)对正向卡尔曼滤波的结果进行逆向平滑滤波；4)获得陀螺仪和加速度计的误差估计值；5)在滤波完成后，根据陀螺仪和加速度的误差估计值分别对惯性测量单元数据中陀螺仪测得的惯性测量单元的角速度数据和加速度计测得的惯性测量单元的线加速度数据进行进一步误差补偿；第二类采用纯捷联解算对现场采集数据进行处理，选择当地地理坐标系作为导航坐标系，选择四元数法进行姿态更新，具体为：1)进行惯性测量单元的速度、位置和姿态进行初始化，并根据姿态初始值计算姿态矩阵初始值和四元数初始值；2)按时间顺序读取现场采集数据中的一组惯性测量单元数据；3)利用姿态矩阵对加速度计测得的下线加速度数据进行坐标变换；4)根据比力方程，利用坐标变换的得到的线速度数据，进行速度更新，得到惯性测量单元速度最新值；5)利用惯性测量单元速度最新值进行位置更新，得到惯性测量单元位置最新值；6)利用惯性测量单元速度最新值和位置最新值进行地球角速度和位置角速度...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴峻，纪东良，张健，施成功，闫晶，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32