15、数字成像系统校准与定向技术及应用

数字成像系统校准与定向技术及应用

校准与定向技术概述

在使用数字相机进行测量时,需要了解描述相机内部模型以及外部位置和方向的不同参数,确定这些内外参数的过程被定义为测量系统的校准和定向。以下将详细介绍几种常见的校准和定向技术。

实验室校准方法
  • 测角仪法 :在实验室明确定义的条件下,可使用测角仪法确定畸变参数。具体操作是将高精度网格板放置在相机的像平面,然后用测角仪从物方瞄准网格交点并确定相应角度,通过比较标称值和实际值得到畸变值。
  • 准直仪技术 :通过几个相互成特定角度设置的准直仪将测试图案投影到像平面。同样通过比较标称值和实际值来获取内部定向参数,但该方法仅适用于聚焦在无穷远的相机。

不过,使用上述实验室技术校准数字成像系统存在一些问题:
1. 设备布局成本高。
2. 相机的内部定向通常不稳定,用户需要定期重新校准。
3. 内部定向(包括畸变)会随不同的焦点和光圈设置而变化,因此在实际条件下进行校准似乎更合适。

光束法平差

光束法平差是一种重要的校准和定向方法,它可以同时确定成像系统的未知物方坐标、外部定向和内部定向以及所有相关系统参数。具体步骤如下:
1. 基于特定方程(Eqs. (6.2) 和 (6.4)),为图像中测量的每个点建立两个所谓的观测方程。
2. 所有对应物方点的图像点的方程总和构成一个系统,用于确定未知参数。由于这是一个非线性方程组,最初不需要线性化。
3. 使用最小二乘法迭代计算,以最小化观测图像坐标的偏差平

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方优势局限性的认识。
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