一种空间测量定位系统测站布局智能优化方法技术方案

测站优化部署问题是空间测量定位系统使用中面临的重要问题之一。本发明专利技术提供了一种空间测量定位系统测站布局智能优化方法，以实现优化的测站布局能在一定成本下对被测区域的全面覆盖，且能满足测量精度的要求。本发明专利技术从约束分析、优化目标和优化手段三个层面入手，建立了合理的定位误差模型，定义了多目标优化函数，结合实用的智能优化算法实现了空间测量定位系统测站布局的优化。该发明专利技术有效地解决了空间测量定位系统在工程应用中测站网络优化部署问题。随着测站数目的增加，该方法具有良好的扩展性，可为基于角度交汇原理的多站组网测量布局优化问题提供具有高适应性的新方法，具有重要理论价值和现实意义。

【技术实现步骤摘要】
一种空间测量定位系统测站布局智能优化方法
本专利技术属于工业现场大尺寸三维坐标测量
，特别涉及多站组网测量系统的测站智能优化部署方法，具体涉及一种空间测量定位系统测站布局智能优化方法。
技术介绍
在大型工程测量中，被测对象不仅几何尺寸大，相对测量精度要求高(优于10ppm)，待测关键点数量多，多个测量任务并存，且受外界环境影响大，因此测量方法和使用的量具都具有特殊性。网络式多站测量系统具有平衡测量范围，测量精度及测量效率三者间矛盾的巨大潜力，为大型装备制造过程中的精密测量提供了有力的技术支持，是大尺寸测量领域的研究热点及重要发展方向。空间测量定位系统(workspaceMeasuringandPositioningSystem,wMPS)是一种新型的网络式多站测量系统，该系统测量量程理论上可进行无限的拓展，且可实现被测空间多点实时并行测量。国外对该系统研究最早的是美国Arcsecond公司(已并入Nikon)，称之为室内GPS或iGPS。其组成主要包括发射器，接收探测器，比例尺，无线接收电子元器件及计算机控制中心。英国Bath大学和德国Karlsruhe大学大地测量研究所对iGPS进行了大量性能评估实验和动态跟踪应用研究。国内部分高校和研究机构也对该系统进行了大量的理论研究和样机实验。由于空间测量定位系统是在多测站的共同作用下实现坐标测量，因此单测站的性能以及各测站之间的协同作用是影响系统整体性能的两个关键方面。多测站的协同作用不仅依赖于单测站的测量模型,多测站的交汇模型，而且和测站空间几何分布具有密切关系。此外，随着测站数目的增多，系统使用成本也在逐渐增加，为了将成本控制在合理的范围，选择合适的测站数目也是工程实践中面临的问题。研究测站布局对系统定位误差的影响，优化测站网络结构，为提高系统定位精度，降低成本提供理论支撑，同时为工程实践提供布站指导，是空间测量定位系统面临的重要问题。在现有的测站网络布局优化研究方面，德国卡尔斯鲁尔理工学院的ClaudiaDepenthal等人对iGPS系统中四发射站组成的布局进行了研究。在实验中采用了Box布局和C布局，设计了17个标准点，并将实验结果与API激光跟踪仪的测量结果进行比对，实验结果表明和Box型布局相比较，C型布局的误差分布更不均匀。德国亚琛工业大学机床与制造工程研究所的RobertSchmitthe和Nikon-Metrology公司的Demeester等人对iGPS在机器人定位跟踪时的几种典型布局进行了仿真分析，结果表明，标准型的测量效果最好。还有学者从wMPS网络布局和定位误差关系入手，研究了典型布局对定位误差的影响，实验结果表明O_4型布局整体测量精度最高。以上对测站网络布局的研究均是对少数站或特定布局进行了研究与对比实验，当面临更多测站组网测量时不具有一般拓展性，且布局的选择受限于典型布局方式，当测量环境变得复杂时缺乏灵活性及通用性。同时也有学者采用标准遗传算法以wMPS系统定位误差，覆盖面积及使用成本作为目标函数进行布局优化，但是这种方法存在易使结果陷入局部最优，收敛速度慢等问题，导致测站不能达到最优布局，影响空间测量定位系统性能的提高。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，针对工程实践中缺少适应性更广的测站布局优化方法，且未将影响系统布局的各个参数综合考虑等问题，提出一种基于改进遗传算法的空间测量定位系统测站的部局智能优化方法。在空间测量定位系统中，建立系统定位误差，覆盖面积及使用成本的多目标数学关系模型。在考虑不同模型量纲不同的情况下，运用归一化方法将空间测量定位系统的布局优化问题转化为单目标最优化问题，并运用改进的遗传算法进行全局寻优，获得最优的测站部署方法。本专利技术采取的技术方案是一种空间测量定位系统测站布局智能优化方法，其特征在于，在空间测量定位系统中，为了获得最优的测站布局，建立由测站定位误差，覆盖范围及使用成本组成的多目标数学关系模型，即测站布局优化数学模型，运用归一化方法将空间测量定位系统的布局优化问题转化为单目标优化问题，并利用改进遗传算法获取最优的测站布局。具体步骤如下：步骤1)、在空间定位测量系统中，建立测站布局优化数学模型，包括系统定位误差模型、系统覆盖范围模型、成本模型；步骤2)、运用归一化方法将空间测量定位系统的布局多目标优化问题转化为单目标优化问题求解；步骤3)、使用改进遗传算法对测站布局优化模型进行求解。所述步骤1)中，系统定位误差模型的建立过程如下：在空间定位测量系统中，主要包括发射站，接收器，比例尺，全向矢量棒，其直接观测量为光平面从零位扫描至被测点的时间。在发射站的局部坐标系下，时间信息和水平角及垂直角可建立一一对应的函数关系。因此对于发射站的每次测量，均有下列式子成立：式中Tn＝(xn,yn,zn)，n＝1,2…N表示为第n个发射站坐标原点坐标，P＝(xT,yT,zT)表示待测点坐标，Rn是被测点在第n个发射站坐标系下的水平投影距离坐标原点的距离。若mni表示第n个发射站的第i次水平角和垂直角的测量，则有：mi＝fi(T1,T2,...Tn,P)＝mni+εni，n＝1,2…N将fi函数经泰勒级数展开并去掉所有非线性分量后，得到方位角误差传播矩阵H，表示为:式中为被测点到第n个发射站原点距离，为被测点水平投影到第n个发射站原点距离，此时对应的测量误差协方差矩阵为Vm：式中和分别表示水平角和垂直角测量方差。根据协方差矩阵进行加权处理，此时定位估计协方差矩阵D为：D＝(HTVm-1H)-1根据矩阵D，布站方式对于空间上的任意一点Pk的GDOP(精度几何稀释因子)表示为：对所有测站的布局优化是为了达到对被测点的最高定位精度，则上式可推导为：O1＝GDOPpk。所述步骤1)中，系统覆盖面积模型的建立过程如下：定义发射站两个光平面倾角分别为φ1和φ2,令φmax＝max(φ1,φ2)则以Z轴为对称轴，锥角为2φmax的上下两个倒立圆锥为发射站激光平面的扫描盲区。接收器与发射站距离不同，光脉冲的脉宽将会发生变化，因此接收器将工作在有限的距离范围内。在水平面区域β≡0上随机布撒的被测目标Pi，其坐标为(xi,yi)，对于任意测站Tj，被测目标Pi与任意测站Tj之间的欧式距离为：因此只需要d(Pi,Tj)在接收器的有效工作距离[LRmin,LRmax]之间即可。而对于有一定高度H的平面区域，发射站能测量的方位角范围可表示为：其中α为水平角，β为垂直角。则测站的覆盖面积模型可表示为：若被测目标径向距离及垂直角大小在测站可测范围之内，认为测站测得该点的概率为1，若被测目标径向距离或垂直角大小中有一项超过测站可测范围，则认为测得该点的概率为0。所述步骤1)中，成本模型的建立过程如下：本专利技术仅考虑测站在完成测量任务时的投资成本，不考虑在测量过程中运行成本。在所有测站都被部署完毕后，每种布局下测站的成本消耗模型可表示为：O3＝C*N式中C表示单个测站的成本，N表示测站的个数。在测量区域内选择合适的测站数量，使得区域最大覆盖，满足测量系统精度同时使用成本少，可转换为多目标优化问题求解。根据测站定位误差D和覆盖范围F及测站成本C，得到测站布局多目标优化模型：MinO1＝GDOPpkMinO3＝C*本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种空间测量定位系统测站布局智能优化方法，其特征在于:在空间测量定位系统中，为了获得最优的测站布局，建立由测站定位误差，覆盖范围及使用成本组成的多目标数学关系模型，即测站布局优化数学模型，运用归一化方法将空间测量定位系统的布局优化问题转化为单目标优化问题，并利用改进遗传算法获取最优的测站布局。

【技术特征摘要】
1.一种空间测量定位系统测站布局智能优化方法，其特征在于:在空间测量定位系统中，为了获得最优的测站布局，建立由测站定位误差，覆盖范围及使用成本组成的多目标数学关系模型，即测站布局优化数学模型，运用归一化方法将空间测量定位系统的布局优化问题转化为单目标优化问题，并利用改进遗传算法获取最优的测站布局；具体步骤如下：步骤1)、在空间定位测量系统中，建立测站布局优化数学模型，包括系统定位误差模型、系统覆盖范围模型、成本模型；步骤2)、运用归一化方法将空间测量定位系统的布局多目标优化问题转化为单目标优化问题求解；步骤3)、使用改进遗传算法对测站布局优化模型进行求解；所述步骤3)中，使用改进遗传算法对测站布局优化模型进行求解，按如下步骤进行：将目标函数的参数集合编码成染色体，并随机初始化一定规模的染色体种群，第i个测站空间位置的编码为：其中a和b分别代表测量区域的上边界和下边界，rand是[0,1]空间上的一个随机数；根据编码的染色体，计算相应的适应度函数FF：FF＝K1O1+K2O2+K3O3根据适应度函数值，采用轮盘赌选择，即基于适应度比例的选择策略，个体i被选择的概率为:式中，FFi是第i个染色体的适应值，M为群体总数；根据选择概率得到的染色体，进行改进自适应交叉，变异概率为：式中，F(t)为进化衰减因子，t为当前进化代数；T为总进化代数；f为要交叉的个体中适应度值大的个体；f'为要变异个体的适应度值；favg为群体平均适应度；fmax为群体最大适应度；Pc1等于0.9，Pc2等于0.6，Pm1等于0.1，Pm2等于0.01。2.根据权利要求1所述的一种空间测量定位系统测站布局智能优化方法，其特征在于:所述步骤1)中，系统定位误差模型的建立过程如下：在空间定位测量系统中，包括发射站，接收器，比例尺，全向矢量棒，其直接观测量为光平面从零位扫描至被测点的时间，在发射站的局部坐标系下，时间信息和水平角及垂直角建立一一对应的函数关系，因此对于发射站的每次测量，均有下列式子成立：式中Tn＝(xn,yn,zn)，n＝1,2…N表示为第n个发射站坐标原点坐标，P＝(xT,yT,zT)表示待测点坐标，Rn是被测点在第n个发射站坐标系下的水平投影距离坐标原点的距离，αn表示第n个发射站的水平角，βn表示第n的发射站的垂直角；若mni表示第n个发射站的第i次水平角和垂直角的测量，mi表示实测值，εni表示测量误差则有：mi＝fi(T1,T2,...Tn,P)＝mni+εni，n＝1,2…N将fi函数经泰勒级数展开并去掉所有非线性分量后，得到方位角误差传播矩阵H，表示为：

【专利技术属性】
技术研发人员：熊芝，岳翀，宋小春，李冬林，杨怀玉，涂君，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42