一、数字城市空间管治RTK动态数据采集模式研究（论文文献综述）
纪昊男[1]（2021）在《林区高精路网地图构建研究》文中认为数字化和精准化是新时期林业管理的发展要求,林区高精路网地图必将成为林业管理中的“新基建”。然而,高精地图的生产制作是一个资金和技术要求很高的产业,当前各地图生产巨头主要聚焦于交通主干道上,对于林区用于满足行业生产经营管理需要的特定的林区高精路网地图的制作尚未见报道。林区道路具有地形起伏大、道路弯曲程度大、路面不规则、断头、多叉,以及遮挡物浓密高大、有生命力并具季节变化等特点。因此有必要探寻一种高效、低成本的林区高精路网地图构建方法,为森林监测、管理、防火、旅游等活动提供精准的基础地图保障。研究中使用大疆Phantom 4 RTK无人机,以低空倾斜摄影拍摄为主,结合林下近景摄影测量进行补拍,分别获取林区高分辨率影像与密集点云,采用迭代最邻近点配准法（即ICP算法）和人工配准相结合的方法将两种点云数据进行融合;利用ContextCapture三维建模软件生成精细的林区三维实景模型;利用PSG 3D三维测绘系统软件加载构建的林区精细三维实景模型,从三维实景模型上采集高精度地理信息数据,例如道路边线、中线、路沿等道路附属设施,严格控制每一条线落在白色喷漆线的中心处,在植被和建筑物影响采集时,可以对模型进行切割显示,切割后可以清晰的绘制道路,并在采集过程中严格把好质量关,进而完成林区高精路网地图的构建。主要研究结果和结论如下:（1）无人机倾斜摄影系统从多视角采集低空影像,获取丰富的地物顶部及侧视的高分辨率影像,构建的三维实景模型感官真实性强。但无法获取林冠下的林区道路信息,无法保证道路模型的完整性。近景摄影测量技术虽然不能获取路网的完整信息,但是它能获得完整准确的林冠遮挡下的路网信息。将两种技术相结合,实现了优势互补,降低了林区精细三维实景模型构建的成本,提高了高精路网地图构建的精度。（2）采用ICP算法与人工配准相结合的方法,将林上林下两种高密度点云配准融合,构建了林区精细三维实景模型,其细节轮廓清晰,近地面目标结构清晰,显示特征直观反映了地物的真实结构状态,有效地解决了林冠下道路模型漏洞和局部拉花问题,模型效果得到极大优化。（3）以孟公山林场为例,构建了林区精细三维实景模型,并且构建的高精路网地图,实际点位与地图上点位中误差为0.076m,高程中误差为0.122m;平面最大误差为0.170m,高程最大误差为0.214m;平面最小误差为0.020m,高程最小误差为0.005m。自动驾驶高精地图综合误差在5cm至20cm,构建的高精路网地图精度符合自动驾驶L4级别的精度要求。（4）采用“无人机倾斜摄影测量结合近景摄影测量+精细三维实景模型构建+人机交互式构建林区高精路网地图”的模式,为林区高精路网地图构建,提供了一种低成本、高效率的方法,能更好地为森林经营活动和将来林区自动驾驶的应用提供高精度的地图数据。实验中构建的林区高精路网地图在精度和数据维度方面达到了服务于自动驾驶的高精地图标准,但在地图更新的时效性上具有一定缺陷,只能作为静态林区高精路网地图,不能作为实时动态林区高精路网地图,这也是今后的主要研究方向。
王国通[2]（2021）在《多场景组合定位算法设计与实现》文中研究指明近年来,随着信息产业和互联网应用的爆发式发展,自动驾驶、网约车、共享汽车等新型汽车业务接踵出现,汽车智能化也成为一个发展趋势,如何在城市多场景下连续准确地进行车载定位成为一个研究热点。传统的基于全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）的车载定位方法只适用于室外空旷场景;且定位精度也不高（米级）,一般无法准确分辨车辆所属的主辅路或多车道信息。面对常见的城市立交和地下停车场等场景则会定位严重偏离甚至完全无法定位。因此,为了在城市多场景中连续而准确地定位车辆位置,本文设计了一种多场景组合定位算法。基于采集卫星信号和其他无线电信号的特征进行城市典型车载场景识别。根据场景识别结果,设计动态参数多源组合定位算法,动态使用不同的参数和定位信息源进行组合定位,可以在城市典型车载多场景中获得连续一致的高精度定位结果。首先,本文针对传统车载定位场景单一问题提出基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）的动态参数组合定位算法。将城市车载定位划分为几个典型的场景,对不同场景动态使用不同的定位方式和定位参数。对于开阔的多车道和主辅路行驶场景,主要使用高精度实时载波相位差分（Real-Time Kinematic,RTK）定位,并以RTK定位误差协方差参数填充EKF测量噪声矩阵来融合惯性导航,可以提高定位输出频率,在达到车道级定位精度的同时提升了定位实时性。对于半遮挡的城市立交桥和高楼环伺的城市峡谷主要使用惯性导航航位推算,融合此时较差的卫星定位结果并使用适当的半遮挡场景误差系数和RTK定位误差参数填充EKF测量噪声矩阵,使得短时间卫星定位变差时仍然可以保持一定的定位精度。在长时间没有卫星信号的长隧道和地下停车场部署超宽带基站,利用超宽带技术定位,并使用实测拟合的超宽带定位误差参数填充EKF测量噪声矩阵来融合惯性导航航位推算结果以提高稳定性。使得典型的多种车载场景都可以比较准确、连续、高频率地定位,大大扩充了传统车载卫星定位方式的使用场景。然后,针对车辆在不同场景之间变换定位连续性问题提出基于无线电信号（卫星信号、超宽带信号等）特征的场景识别算法。通过传感器采集环境中的无线电信号,分析它们的各自的信号特征并设置比较阈值来识别当前所属的场景。无线电信号主要包括卫星定位信号和超宽带信号;卫星信号特征主要有有效共视卫星个数、信号平均信噪比和RTK定位状态标识Q值等;而超宽带信号主要判断可识别基站信号的存在性与信噪比强度等特征。在开阔的多车道场景和半遮挡的城市立交场景之间变换时,卫星个数和平均信噪比通常会发生异常的波动。本文设计一种改进的标准分数（Standard Score）异常值检测算法,消除异常信号值的影响,提高了算法实际应用的的鲁棒性和识别准确率。一方面使用卫星个数和平均信噪比历史数据的均值和方差信息对下一个值预测,超过阈值则判定异常变化,对异常点进行不同影响因子的平滑处理;另一方面,对卫星个数和平均信噪比通过实际观测分别设置极端异常忽略值,超出则不计入历史数据下一次均值方差的计算,使得识别结果更符合卫星信号波动反映的实际场景变化情况。最后,基于上述提出的定位算法,本文设计并实现了多场景组合定位系统。系统硬件使用U-Blox公司的NEO-M8T卫星定位模块采集原始卫星信号,新纳传感公司的OPENIMU300模块采集惯性导航信号,以及DecaWave公司的DW1000模组进行超宽带定位设计。系统软件使用开源的RTKLIB和新纳公司以及DecaWave公司提供的模块驱动API进行实现,在Linux系统中开发了C语言系统代码,并在实际车载环境中进行了大量测试。大量的测试结果表明,整个系统可以比较稳定地识别到三种车载场景,并通过动态参数设置进行不同场景变换的连续精准定位,精度达到分米级别,完成了算法设计目标。
蔺建强[3]（2021）在《大疆无人机应用于不同地形测图的验证》文中认为地形图因包含精确的地理位置要素和属性要素,成为了国民经济建设中必不可或缺的基础资料,随着科学技术的不断发展进步,数字全站仪、GPS、三维激光扫描仪等先进产品的诞生,使得测绘技术向前迈进了一大步,航空航天科技的发展使得卫星数据的分辨率越来越高,获取数据的方式也越来越简单,测绘技术也与时俱进,尤其与互联网、云计算、大数据、智能机器等先进技术领域进行了深度的融合和发展。但是,测绘技术依然存在诸多挑战:一方面,传统地面测图模式外业工作量大、环境恶劣、存在安全隐患;另一方面,传统航空、航天测图存在成图周期长、成本昂贵、成图精度低等问题。因此,论文对大疆无人机应用于地形测图的可行性进行了验证。目的是希望通过对测绘新技术的应用研究,替代和弥补已有测图模式的不足,进而促进测绘科学的发展。论文选取了云南通海带状供水工程、东川大白泥河带状泥石流沟、校园地形作为研究区,来验证大疆精灵4、大疆精灵4 RTK无人机应用于地形测图的可行性及关键测图技术研究。首先,以带状供水工程作为研究对象。利用两种测图模式制作地形图:一种模式是用RTK技术采集测区数据,C ASS7.1绘制数字线划图;另一种模式是基于大疆精灵4无人机测图技术制作数字线划图。并用两种方法对无人机测图成果进行了精度分析:一种方法是将无人机测图成果与RTK技术采集数据制作的地形图进行了叠加分析;另一种方法是采集了18个容易识别且不易变形的地物点作为检查点,用基于点基元的精度分析方法对无人机测图成果进行了精度分析。从定性分析和定量分析的角度验证了大疆精灵4无人机应用于带状供水工程的可行性。其次,由于像控点布设是无人机测图技术中的一个重要环节,对最终的测图精度有着重要影响。因此,论文基于大疆精灵4无人机,以东川大白泥河带状泥石流沟为研究区,进行了像控点布设方案优化。通过实地布设34个像控点（包括4个检查点）,再根据像控点数量和位置进行组合,设计出20种像控点布设方案。接着,对20种像控点布设方案进行三维建模,最后通过组内精度对比优化和组间精度对比优化,选出最优的东川大白泥河带状泥石流沟的像控点布设方案。最后,基于大疆精灵4 RTK无人机测图技术,以昆明理工大学莲华校区作为研究区,验证了大疆精灵4 RTK无人机的免像控测图技术的可行性。验证方式主要是借助全站仪随机采集校园特征点进行检查点精度分析、用全站仪免棱镜功能采集建筑物的线要素和面要素,进行基于线基元和面基元的精度分析。从而验证大疆精灵4 RTK无人机应用于校园地形测图是可行的。综上所述,论文紧密围绕“大疆无人机应用于不同地形测图的验证”主题,以带状供水工程、东川大白泥河带状泥石流沟、校园地形作为研究区,以大疆无人机作为主要数据获取方式,配以传统的地面数据采集方式对大疆无人机测图技术的可行性进行了验证。并对无人机测图的关键技术无人机像控点布设进行了优化。
毕瑞[4]（2021）在《面向泥石流沟的无人机航线规划及3D建模应用研究》文中研究说明云南东川泥石流灾害频发,泥石流灾害的发生具有突发性、渐进性、时序性、伴生性等特点,对于灾害程度的解译分析和后期灾后工作的开展增加了一定的困难和风险性。目前,无人机遥感技术（Unmanned Aerial Vehicle-Remote Sensing,UAV-RS）由于其灵活、机动、影像分辨率高等优势,现广泛应用于各类地质灾害调查和监测。泥石流灾害发生的区域多为高原山地、峡谷环境,垂直落差大、气流不稳定、地形地势环境复杂等,在利用无人机进行航线规划获取数据中,存在飞行安全降低、获取的影像质量较差、飞行时间较长等问题,同时,在对三维建模点云数据去噪处理中,存在数据量较大、滤波效果较差、整体适应性较低等问题。因此,研究如何在泥石流沟地区选择合适的航线规划方案进行数据采集,以及选用适应性较高的滤波算法进行三维建模点云去噪处理是近一步开展泥石流沟谷地区泥石流灾害调查和监测的研究关键。本文以云南省东川区大白泥河沟为研究区,开展面向泥石流沟谷不同灾害类型的无人机航线规划方案、无人机航线规划评价分析方法研究,基于构建3D场景的山地复杂三维建模点云抽稀、滤波去噪处理分析研究,最终在最优数据成果下实现对泥石流灾害分析的应用。论文得出主要结论如下:（1）针对泥石流沟常见的崩塌、滑坡和泥石流沟三种灾害类型,提出了面向崩塌、滑坡的立面航线和泥石流沟谷视频航线规划,提出的航线规划方案是具体可行的;（2）提出无人机航线规划评价分析方法,以影像数据质量和三维模型质量为主,结合影像重叠度、航高差、三维模型细节纹理和模型精度四个角度,对不同航线规划方案进行评价分析。基于Matlab实现影像重叠度、航高差、无人机航线图等相关影像数据质量分析,通过已有的三种不同地物类型（城市建筑、山地滑坡和泥石流沟谷）对构建的程序进行验证,实验证明,使用尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform,SIFT）和随机抽样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）算法优化单应性变换矩阵的方法计算影像重叠度精度与原始精度指标误差在10%以内,准确性较高,其他分析方法均可实现且适用性较高;（3）三维模型细节纹理和模型精度分析得到,对于崩塌、滑坡,采用立面航线,航线重叠度为98.72%、旁向重叠度为88.82%,优于单水平和井字形交叉航线重叠度;三维模型细节纹理信息保留完整,模型精度优于常规航线规划。对于泥石流沟谷采用视频航线,其平均重叠度为96.12%,优于单水平和井字形交叉航线重叠度;但三维模型细节纹理较差,模糊现象严重,模型精度低于井字形交叉航线规划,井字形交叉航线更适用于泥石流沟;（4）三维建模点云抽稀和滤波去噪处理分析得到,采用体素格网滤波算法抽稀对比实验表明当格网距离为0.8m时,能减少数据量,点云细节特征明显。论文提出结合体素格网滤波、直通滤波、布料模拟滤波和渐进形态学滤波的按高程阈值处理的滤波算法组合优化,滤波效果优于常规方法、适应性较高、具有一定的实际应用价值;（5）对泥石流沟谷地区灾害体类型进行识别并进行空间分布特征分析得到,区域可分为灾害易发生区、灾害轻度发生区和稳定区,从划分区域的横向和纵向剖面线分析得到,灾害体分布较多区域呈“V”字形,中心平坦区域逐渐向稳定区扩宽,两侧山体坡度变缓,稳定区域沟壑纵横,冲刷痕迹明显。滑坡体坡度普遍大于32°,滑坡冲沟坡度集中于16°-40°,两者坡向呈东、西两方向分布;（6）通过对滑坡冲沟边界长度和面积变化量统计得到,2020年冲沟边界长度增加,但其面积减少;采用归一化高程指数（NDEI）对两期高程数据进行差分计算,利用高程、剖面线、坡度和坡向进行地形特征变化分析得到,该滑坡冲沟在2019-2020年发生了滑坡现象,整体呈下降趋势;整体变化主要在冲沟中部高程抬升,靠近沟道边缘区域高程下降;两期数据高程并未有太大变化,但2020年地表起伏形态变化明显。
张光祖[5]（2020）在《城市建成区高精度三维实景模型建模技术研究》文中研究指明随着社会经济的快速发展和城镇化进程的加速推进,信息化和智能化城市建设的要求越来越突出,城市形态的模拟也从二维平面逐渐发展为三维立体。作为现在智慧城市管理、城市动态分析的基础数据,人们对三维实景模型的需求量越来越大,也对模型构建提出了高精度、高效率、自动化和低成本的要求。近年来无人机倾斜摄影测量技术的出现,推动了大范围实景模型构建的发展,为城市建成区高精度三维实景模型构建提供了有效的技术支撑。本文以南京信息工程大学为实验区,探究城市建成区高精度三维实景模型构建的关键技术,主要研究成果如下:1)像控点布设方案探究。在顾及城市建成区形态和地物特征的情况下,探究像控点布设的最佳数量和位置,以期在最少像控点条件下完成既定的模型精度控制。结果表明:城市建成区像控点分布应采用“边缘加中心”的方式,每平方公里布设18个像控点即可控制模型平面精度优于5厘米,此后随着像控点数量的继续增加模型精度趋于稳定。像控点数量和模型平面精度满足公式:y=5×10-6x2-0.0007x+0.0635,拟合度 R2 为 0.9752。2)多源数据融合建模。利用倾斜和贴近影像融合构建了长望塔精细模型,对比单一倾斜影像建模成果,多源多尺度影像融合建模可以显着缓解长望塔模型结构线扭曲现象并完整恢复塔身近地面纹理细节,模型质量提升明显。3)模型精细化修饰。基于DP-Modeler和Photoshop专业软件完成模型悬浮物删除、水面空洞修补、建筑物结构修偏和道路面修饰等工作,对比原始模型可知:在保证模型精度不变的条件下,利用人机交互的方式对模型进行精细化修饰可显着提升模型细节质量。4)像控后处理建模。由于城市建成区像控点布设难度大、点位坐标采集受到干扰因素多,为了克服像控点对外业工作效率的影响,本文进行了像控后处理模型构建及精度分析。结果表明:采用免像控建立的三维模型,在航线重叠区域存在误匹配、断层等局部形态畸变现象,经研究发现造成该现象的直接原因是影像重叠,通过清理多余的重叠影像干扰,可很好消除上述现象;同时,基于免像控建立的模型,加入合适像控点重新建立三维模型,新建模型平面精度可达到常规建模精度。图[57]表[14]参[75]
王虎[6]（2020）在《无人机倾斜摄影大比例尺地形图测绘及质量评价》文中指出随着国家“十四五”规划纲要中各项重大工程的稳步推进,大比例尺地形图无论是在项目规划建设、自然资源的实时监测还是自然灾害的应急处理等方面都发挥着越来越重要的作用。目前,传统地形图绘制工作存在低效率、高成本、受环境因素影响大等问题,难以满足当前实际生产需要。倾斜摄影测量技术是近年发展起来的一种新兴的航空摄影测量技术,该技术能在较短时间内构建高精度三维模型,针对目前大比例尺地形图绘制中存在的问题,本文提出使用倾斜摄影测量技术进行大比例尺地形图绘制工作,借助于无人机飞行平台进行技术实施,对最终成果进行质量评价,论文主要研究内容如下:（1）从理论上分析倾斜摄影三维建模的主要误差来源,设计无人机倾斜摄影测量实验。使用中海达iFly-D5五镜头无人机和DJI Phantom 4pro消费级单镜头无人机进行倾斜摄影外业数据采集,基于Context Capture软件构建实验区三维模型,依据相应规范从模型精细度、空三解算精度、三维重建精度三个方面分析三维模型精度,最终分析结果表明使用以上两种无人机飞行平台进行倾斜摄影数据采集,基于Context Capture软件重建的三维模型精度均满足1:500大比例尺地形图绘制要求。（2）基于EPS地理信息平台,结合三维模型进行大比例尺地形图绘制,从平面、高程、长度、面积四个方面分析大比例尺地形图成图精度,精度分析结果表明:使用三维模型基于EPS地理信息平台绘制大比例尺地形图精度要求满足1:500地形图成图精度要求,即使用EPS地理信息平台结合三维模型绘制大比例尺地形图是一种高效率、低成本且精度有保障的新方法。（3）针对最终成图质量这一模糊概念,提出使用模糊综合评价法结合最大隶属度原则进行质量评价,构建模糊综合评价体系。结合三维模型精度、地形图精度两个类别指标对最终成图进行质量评价,最终评价结果表明:安理工测区地形图成图质量为优级品,李家巷测区地形图成图质量为优级品。图[35]表[31]参[81]
程耀[7]（2020）在《面向精细化管理的城市级三维模型关键技术研究》文中进行了进一步梳理随着我国城市化进程的持续推进,城市精细化管理成为必然的趋势,传统的二维平面场景已不能满足当前城市规划管理的需求,以三维模型为基础的三维数字城市成为城市运行管理的“新宠”。与此同时,大规模的城市规划对三维模型的数字化、立体化、精细化的要求也越来越高,以构建高精度、离散三维要素的城市场景成为研究的热门。传统的城市三维建模方法存在效率低、现势性差、成本高等劣势,虽然采用无人机倾斜摄影技术可以实现快速高效地构建城市三维场景,但该三维场景无完整的拓扑结构和语义信息,且城市建筑、城市部件要素是一个整体,无法进行离散化的城市三维要素信息管理。城市要素的重要程度是城市精细化管理的主要依据,城市三维管理的差异化需求影响着三维模型的精细化粒度。因此,城市级三维场景构建存在着效率化、精细化与管理化之间的矛盾。针对这一矛盾,本文从城市三维场景、城市建筑体和城市部件的三维模型构建展开研究:以无人机倾斜摄影技术构建的城市三维场景为基础,根据城市管理需求构建不同精细程度的城市建筑体三维模型,结合城市部件三维模型库和实测部件数据,参数化构建城市部件三维模型。最后,基于OsgEarth三维数字地球引擎库,融合多源城市三维数据,使用面向对象的思想进行分层组织管理,初步实现了基于倾斜模型的城市三维可视化系统。该系统能满足不同领域用户多元化的应用需求,能够全方位、多层次的展示城市三维模型,更好地致力于智慧城市的建设。本文主要研究内容如下:1.研究城市三维场景的构建方法。基于建模软件、无人机倾斜摄影测量和三维激光点云的构建方法,探讨了城市三维场景的构建,通过实验对比分析,确定倾斜实景模型在城市级三维场景构建中具有明显优势。2.研究三个层级的城市建筑体三维模型构建方法。根据城市建筑体在城市精细化管理中的重要程度设计三个层级的城市建筑体快速构建方案:利用DLG快速构建三维白模（V0级别建筑体模型）,结合建筑纹理库进行纹理映射（V1级别建筑体模型）,使用DP-Modeler软件进行精细单体化建模（V2级别建筑体模型）,完成实验区域V0～V2三层级别的城市建筑体三维模型构建。3.研究城市部件三维模型动态构建方法。利用3DSMax完成城市部件三维标准库的构建,结合实测部件点,通过设计城市部件参数化映射关系,实现参数化动态生成城市部件三维模型。4.研究城市三维要素统一可视化的方法。为实现城市要素统一组织管理,以数字地球的形式,设计多元城市三维要素的集成框架,基于OsgEarth三维数字地球引擎库,通过城市三维场景、城市建筑体三维模型进行高效合理组织与管理,根据城市部件参数化映射关系,利用MySQL数据库实现城市部件三维模型的渲染及动态调度,完成面向精细化管理的城市级三维模型构建、组织、渲染及管理。
朱锋[8]（2019）在《GNSS/SINS/视觉多传感器融合的精密定位定姿方法与关键技术》文中指出全球卫星导航系统作为国家重要的空间信息基础设施,具备全球、全天候、高精度连续定位、导航和授时的功能,然而,到达地面的GNSS卫星信号非常微弱,存在遮挡、干扰和欺骗三大脆弱性问题,无法在电磁干扰、物理遮蔽等复杂环境下使用,为了保障国家PNT系统的坚韧性,提升导航与位置服务的能力,美国提出了全源定位与导航（ASPN,All Source Positioning and Navigation）计划,同时,我国开展了“羲和系统”的研制并提出协同精密定位技术,随后开始推进以北斗为核心的国家综合PNT体系的建设。这些计划都将多传感器集成、多源异质信息融合确定为未来PNT技术的重要发展方向,也是从根本上解决单一导航系统局限性和脆弱性的有效途径。随着智能化时代的到来,以移动测量为代表的行业应用和以位置服务为代表的大众应用对精密定位定姿技术存在着巨大需求,星载、机载、车载、船载平台的移动测量和自动驾驶汽车、无人机、移动机器人等智能载体的自主导航都高度依赖精密的位置基准信息。因此,多传感器融合的精密定位定姿技术具有十分重要的研究意义与价值。本文旨在对GNSS/SINS/视觉多传感器融合的理论模型与技术方法开展系统深入的研究,提升复杂环境下精密定位定姿的能力,论文的主要工作和贡献如下:1)从模型简化与统一的角度,总结了精密单点定位和差分定位方式下的松/紧组合模型,并讨论了地面车辆可挖掘的多源约束信息及融合策略;面向车载场景,提出了一种以速度为主线的级联对准方案;为了实现双向滤波与双向平滑,给出了前向/后向的机械编排算法;在双天线GNSS/SINS组合测姿中,采用失准角模型代替欧拉角模型,达到与松组合兼容的目的。2)设计了一种称为“半紧组合”的新结构,既兼容了松组合与紧组合的优势,又克服了各自的主要缺陷,能够在卫星数不足的情况下,保持与紧组合一样的定位定姿精度,又解决了紧组合利用“传递”模式进行模糊度固定的风险问题,还能实现固定解的RTS平滑,是一种适用于多传感器分布式滤波的有效方法。3)为了增强复杂环境下的模糊度固定性能,分别从位置域、大气域、模糊度域的角度提出了三种新方法,即惯性辅助PPP模糊度固定、电离层建模约束的S2L-RTK、模糊度整合的后处理算法。理论分析与数据处理表明:当惯性递推的位置精度优于半个波长时,能够辅助模糊度实现瞬时固定;相比于加权电离层RTK模型,S2L-RTK通过电离层建模预报约束,在复杂环境下的模糊度固定率提高了近50%;模糊度整合的后处理算法可以将正确固定的模糊度赋予整个弧段,实现全弧段固定。4)提出了一种新的GNSS/SINS后处理策略,该策略先使用两个独立线程进行前向/后向Kalman滤波,滤波完成后各自进行RTS平滑,最后采用FBC组合技术对前向/后向平滑结果进行融合得到高精度结果。进一步的,通过状态降维和更新率调低,在不损失精度的情况下,大幅度提高了后处理效率,2.65小时的数据仅耗时4.5s,经过后处理平滑后,60s的累积误差从最大的20m减小到0.5m。5)根据移动测量的原理,研究了视觉点云地图与车道线地图生成技术,通过多帧影像前方交会得到路标点局部坐标以及单应性变换得到车道线局部坐标,然后由GNSS/SINS解算得到的相机位姿进行坐标转换,获得ECEF系下视觉点云与车道线坐标。提出了评价视觉点云的质量指标,并通过数据清洗提升了点云质量,由多方面的误差分析表明,车道线的绝对位置精度约为1020cm。6)在视觉点云和车道线两个图层的高精度地图支持下,深入开展了视觉定位以及GNSS/SINS/视觉/车道线约束/里程计多源信息融合的方法,构建了不同信息组合下的数学模型,提出了空间八叉树和特征十叉树加速的视觉定位框架,由KITTI数据集测试表明,视觉定位定姿的精度约为1.5cm和0.06deg,定位成功率接近100%,定位平均耗时为0.316秒,能够满足实时性要求,当与惯性融合时,仅需成功匹配到1个路标点,就能在GNSS长时间失锁（20min）的情况下保持10cm的位置精度。最后测试了2颗卫星情况下的GNSS/SINS/车道线约束/里程融合的实时定位,对于时长为300s的部分遮挡,其三个分量上的位置精度均优于10cm。7)自主研发了一套高精度GNSS/SINS数据融合的处理软件POSMind。该软件具有丰富的可视化界面,既可以单独处理GNSS多系统数据、也可以联合惯性数据进行融合处理,支持精密单点定位（PPP）、差分定位（DGNSS）、松组合（LCI）、紧组合（TCI）、半紧组合（STC）多种混合模式,并提供前向/后向滤波器、前向/后向RTS平滑器以及组合器,实现多种信息的最优融合,是目前唯一提供IAR-PPP/SINS组合功能的软件。在此基础上,实现了视觉地图支持下的GNSS/SINS/视觉/里程计多传感器融合的实时定位定姿算法。
周立,张德利,翟步红[9]（2005）在《基于LBS的嵌入式地籍管理决策支持系统研究》文中进行了进一步梳理探讨了基于LBS的嵌入式GIS城市地籍管理信息系统（eURLIS）总体结构模型。在PDA上设计实现了系统的地籍测量、地籍查询、地籍量算、地籍统计、界址指标分析和宗地草图绘制等功能模块。介绍了系统开发平台与技术路线。详细给出了地籍管理决策支持解决方案、各类GPS辅助测量算法和嵌入式MapXActiveX与S309PictureBOXActiveX集成等关键技术。
周立[10]（2004）在《嵌入式数字城市空间管治地理信息系统》文中研究指明探讨了数字城市空间管治MobileGIS的技术路线。通过城市空间管治动态信息采集、空间决策支持需求分析 ,设计实现了基于MapXMobile的数字城市空间管治移动GIS系统
二、数字城市空间管治RTK动态数据采集模式研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数字城市空间管治RTK动态数据采集模式研究（论文提纲范文）
（1）林区高精路网地图构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 路网提取研究现状 |
| 1.2.2 高精地图构建研究现状 |
| 1.3 林区高精路网地图的应用价值 |
| 1.3.1 辅助林区经营活动 |
| 1.3.2 辅助林区自动驾驶的发展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 研究区概况及数据采集 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据采集 |
| 2.2.1 数据采集设备 |
| 2.2.2 无人机影像数据 |
| 2.2.3 阴影及林冠遮挡部分的影像获取 |
| 2.2.4 像控点、检查点采集 |
| 2.3 数据采集质量控制 |
| 2.3.1 倾斜影像质量控制 |
| 2.3.2 近景影像质量控制 |
| 2.3.3 坐标点质量控制 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 林区精细三维实景模型构建 |
| 3.1 倾斜摄影测量与近景摄影测量概述 |
| 3.1.1 倾斜摄影测量技术及其特点 |
| 3.1.2 近景摄影测量技术及其特点 |
| 3.2 林区精细三维实景模型构建技术流程设计 |
| 3.3 生成点云 |
| 3.3.1 倾斜影像生成密集点云 |
| 3.3.2 近景摄影测量生成点云 |
| 3.4 两种点云配准融合 |
| 3.5 林区三维实景模型构建 |
| 3.5.1 ContextCapture Center软件介绍 |
| 3.5.2 三维实景模型构建流程 |
| 3.6 三维实景模型质量控制 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 林区高精路网地图构建 |
| 4.1 高精地图的定义 |
| 4.2 林区高精路网地图的特点 |
| 4.3 林区高精路网地图构建 |
| 4.4 构建林区高精路网数据结构 |
| 4.5 林区高精路网地图的格式规范与数据存储 |
| 4.5.1 地图编译及格式规范 |
| 4.5.2 地图数据存储 |
| 4.6 林区高精路网地图的地图引擎与发布及服务形式 |
| 4.6.1 地图引擎与发布 |
| 4.6.2 地图服务形式 |
| 4.7 林区高精路网地图构建的质量控制 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 林区高精路网地图数据质量总控流程及精度评价 |
| 5.1 地图数据质量总控流程与质量标准 |
| 5.1.1 数据质量总控流程 |
| 5.1.2 数据质量标准 |
| 5.2 林区高精路网地图精度评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（2）多场景组合定位算法设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多场景车载组合定位理论研究现状 |
| 1.2.2 多场景车载组合定位工程研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容与结构 |
| 第二章 多场景定位基本原理 |
| 2.1 城市车载定位场景 |
| 2.1.1 主辅路多车道定位场景 |
| 2.1.2 城市立交和城市峡谷定位场景 |
| 2.1.3 隧道与地下停车场定位场景 |
| 2.2 多场景识别原理 |
| 2.3 多场景组合定位原理 |
| 2.3.1 多场景定位技术 |
| 2.3.2 组合导航基本原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多场景组合定位算法设计 |
| 3.1 主辅路多车道场景定位设计 |
| 3.1.1 GNSS单点定位算法 |
| 3.1.2 RTK高精度定位算法 |
| 3.2 城市立交场景定位设计 |
| 3.2.1 惯性导航定位原理 |
| 3.2.2 惯导与RTK融合定位设计 |
| 3.3 隧道与停车场场景定位设计 |
| 3.3.1 UWB惯导融合定位设计 |
| 3.3.2 高精度时间同步设计 |
| 3.4 多场景识别组合定位算法设计 |
| 3.4.1 基于卫星信号的多场景识别设计 |
| 3.4.2 基于场景识别的组合定位设计 |
| 3.5 算法模拟验证与仿真分析 |
| 3.5.1 主辅路多车道场景算法验证 |
| 3.5.2 城市立交场景算法验证 |
| 3.5.3 长隧道和地下停车场场景仿真 |
| 3.5.4 场景识别和组合定位仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 多场景组合定位算法实现与评估 |
| 4.1 硬件平台的实现 |
| 4.1.1 硬件系统的总体设计 |
| 4.1.2 数据采集部分元器件选型及电路设计 |
| 4.1.3 控制处理部分元器件选型及电路设计 |
| 4.1.4 数据传输部分元器件选型及电路设计 |
| 4.1.5 电源管理部分电路设计 |
| 4.1.6 硬件电路PCB设计 |
| 4.2 软件算法的实现 |
| 4.2.1 软件总体设计方案 |
| 4.2.2 数据采集部分设计 |
| 4.2.3 多场景定位部分软件设计 |
| 4.2.4 场景识别和组合定位设计 |
| 4.3 多场景定位测试与分析 |
| 4.3.1 测试设备和测试环境 |
| 4.3.2 多场景定位测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 下一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（3）大疆无人机应用于不同地形测图的验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机在测图中的研究现状 |
| 1.2.2 无人机在带状地形测图中的研究现状 |
| 1.3 研究内容与研究技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第二章 无人机测图技术理论基础 |
| 2.1 无人机系统组成 |
| 2.1.1 无人机平台 |
| 2.1.2 传感器 |
| 2.1.3 飞行控制系统 |
| 2.1.4 数据链路单元 |
| 2.1.5 地面站 |
| 2.2 无人机测图技术流程 |
| 2.3 控制点布设 |
| 2.3.1 传统航空摄影像控点布设方案 |
| 2.3.2 无人机测图控制点布设 |
| 2.4 空中三角测量 |
| 2.4.1 航带法区域网平差 |
| 2.4.2 独立模型法区域网平差 |
| 2.4.3 光束法区域网平差 |
| 2.5 4D产品 |
| 2.5.1 DOM |
| 2.5.2 DEM |
| 2.5.3 DLG |
| 2.5.4 DRG |
| 第三章 大疆精灵4 无人机应用于带状供水工程的可行性及精度对比研究 |
| 3.1 研究路线图 |
| 3.2 试验区及仪器条件 |
| 3.2.1 试验区概况 |
| 3.2.2 仪器条件 |
| 3.3 外业数据采集 |
| 3.3.1 无人机外业数据采集 |
| 3.3.2 RTK外业数据采集 |
| 3.4 内业数据处理 |
| 3.4.1 无人机测图内业处理 |
| 3.4.2 RTK采集数据制作数字线划图 |
| 3.5 精度分析 |
| 3.5.1 定性分析 |
| 3.5.2 定量分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于大疆精灵4 无人机的像控点布设优化 |
| 4.1 像控点布设优化研究总体框架 |
| 4.2 复杂带状地形的选取及地面像控点布设 |
| 4.2.1 试验区介绍 |
| 4.2.2 完整像控点和及像控点布设图标 |
| 4.3 无人机数据获取 |
| 4.4 不同像控点布设的3D建模及精度对比优化 |
| 4.4.1 不同像控点布设的3D建模 |
| 4.4.2 像控点布设精度对比优化 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于免像控测图技术的平坦地形测图验证 |
| 5.1 研究技术框架及实验条件 |
| 5.1.1 免像控测图的技术框架 |
| 5.1.2 实验条件 |
| 5.2 无人机摄影和GCP采集 |
| 5.2.1 无人机摄影 |
| 5.2.2 验证数据采集 |
| 5.3 数据处理 |
| 5.3.1 免像控三维建模及数据提取 |
| 5.3.2 基于GCP的3D建模 |
| 5.4 点对点的验证比对分析 |
| 5.5 线对线、面对面的验证比对分析 |
| 5.5.1 线对线的验证比对分析 |
| 5.5.2 面对面的验证比对分析 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
（4）面向泥石流沟的无人机航线规划及3D建模应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统测绘技术在山地灾害监测研究现状 |
| 1.2.2 无人机遥感技术在山地灾害监测中的研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 无人机航线规划方案研究 |
| 2.1 无人机摄影测量技术概述及数据采集 |
| 2.1.1 无人机摄影测量技术 |
| 2.1.2 无人机摄影测量系统组成及优势 |
| 2.1.3 研究区概括 |
| 2.1.4 数据采集 |
| 2.2 无人机航线规划技术流程 |
| 2.2.1 飞行区域边界划定 |
| 2.2.2 飞行高度设置 |
| 2.2.3 重叠度设置 |
| 2.2.4 镜头视角及航线调整 |
| 2.3 传统无人机航线规划方案 |
| 2.3.1 单水平、垂直航线 |
| 2.3.2 井字形交叉航线 |
| 2.3.3 模拟5 镜头航线 |
| 2.3.4 传统航线规划方案对比 |
| 2.4 面向崩塌、滑坡体立面航线规划方案 |
| 2.4.1 立面航线方法 |
| 2.4.2 立面航线规划方案实现 |
| 2.5 面向泥石流沟谷视频航线规划方案 |
| 2.5.1 视频航线方法 |
| 2.5.2 视频航线规划方案实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 无人机航线规划评价分析及优化试验研究 |
| 3.1 无人机航线规划对影像及三维模型质量的影响因素 |
| 3.1.1 无人机航线规划对影像质量的影响 |
| 3.1.2 无人机航线规划对模型质量的影响 |
| 3.2 无人机航线规划评价框架及参数体系 |
| 3.2.1 无人机航线规划评价框架 |
| 3.2.2 无人机航线规划评价参数体系及方法 |
| 3.3 基于Matlab无人机航线规划评价分析方法实现及验证 |
| 3.3.1 基于Matlab无人机航线规划评价分析方法实现 |
| 3.3.2 基于Matlab无人机航线规划评价分析方法验证 |
| 3.4 面向崩塌、滑坡体航线规划优化方案对比分析 |
| 3.5 面向泥石流沟谷航线规划优化方案对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于高程阈值的3D点云处理技术研究 |
| 4.1 3D场景构建技术流程及关键处理 |
| 4.1.1 3D场景构建技术流程 |
| 4.1.2 关键处理 |
| 4.2 点云数据抽稀实验分析 |
| 4.2.1 体素格网滤波 |
| 4.2.2 实验分析 |
| 4.3 点云滤波算法及对比实验分析 |
| 4.3.1 不规则三角网渐进加密滤波 |
| 4.3.2 布料模拟滤波 |
| 4.3.3 渐进形态学滤波 |
| 4.3.4 三种滤波算法对比实验 |
| 4.4 基于高程阈值的优化组合滤波方法及实验分析 |
| 4.4.1 基于高程阈值的优化组合滤波方法 |
| 4.4.2 实验分析 |
| 4.5 不同滤波算法DEM成果对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于3D场景的灾害体识别及特征变化分析研究 |
| 5.1 泥石流灾害体类型识别 |
| 5.2 灾害体空间分布特征分析 |
| 5.2.1 灾害区域划分 |
| 5.2.2 剖面线分析 |
| 5.2.3 坡度、坡向分析 |
| 5.3 典型滑坡冲沟多期特征变化分析 |
| 5.3.1 几何特征变化 |
| 5.3.2 地形特征变化 |
| 5.3.3 差分模型变化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| 附录C 无人机航线规划评价分析部分代码 |
（5）城市建成区高精度三维实景模型建模技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 倾斜摄影测量研究现状 |
| 1.2.2 贴近摄影测量研究现状 |
| 1.2.3 三维实景模型构建研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 基础理论与方法 |
| 2.1 无人机倾斜摄影测量 |
| 2.1.1 倾斜影像特点 |
| 2.1.2 倾斜摄影测量系统组成 |
| 2.2 贴近摄影测量 |
| 2.3 三维实景模型构建的关键技术 |
| 2.3.1 区域网联合平差 |
| 2.3.2 多视角影像匹配 |
| 2.3.3 自动纹理映射 |
| 2.4 精度分析与质量评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 城市建成区数据采集 |
| 3.1 实验区概况 |
| 3.2 数据采集主要内容 |
| 3.3 数据采集的关键问题 |
| 3.3.1 像控点的布设位置 |
| 3.3.2 像控点的布设数量 |
| 3.4 实验区数据采集 |
| 3.4.1 像控点的布设与采集 |
| 3.4.2 倾斜摄影数据采集 |
| 3.4.3 贴近摄影数据采集 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 城市建成区三维实景模型构建 |
| 4.1 三维实景模型构建的基本流程 |
| 4.2 带像控点构建三维实景模型 |
| 4.2.1 模型构建 |
| 4.2.2 模型精度分析与质量评价 |
| 4.2.3 多源数据融合建模 |
| 4.2.4 模型精细修饰 |
| 4.3 免像控点构建三维实景模型 |
| 4.4 免像控点三维实景模型的局部形态畸变 |
| 4.4.1 局部形态畸变现象 |
| 4.4.2 局部形态畸变纠正 |
| 4.5 免像控点三维实景模型的误差特征 |
| 4.5.1 误差特征 |
| 4.5.2 误差纠正 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（6）无人机倾斜摄影大比例尺地形图测绘及质量评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机技术研究现状 |
| 1.2.2 倾斜摄影测量技术研究现状 |
| 1.2.3 航空摄影测图技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文主体结构 |
| 2 无人机倾斜摄影测量系统 |
| 2.1 无人机倾斜摄影测量系统简介及优缺点 |
| 2.2 无人机倾斜摄影测量系统组成 |
| 2.2.1 无人机飞行平台系统 |
| 2.2.2 飞行导航与控制系统 |
| 2.2.3 任务设备 |
| 2.2.4 数据传输系统 |
| 2.2.5 地面监控系统 |
| 2.3 无人机倾斜摄影三维建模理论基础 |
| 2.3.1 摄影测量坐标系 |
| 2.3.2 像点空间直角坐标转换 |
| 2.4 无人机倾斜摄影三维建模关键技术 |
| 2.4.1 影像匹配 |
| 2.4.2 空中三角测量 |
| 2.4.3 影像密集匹配 |
| 2.4.4 构建三角网 |
| 2.4.5 纹理映射 |
| 2.5 无人机倾斜摄影三维建模流程 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 无人机倾斜摄影三维模型精度分析 |
| 3.1 无人机倾斜摄影三维建模误差主要来源 |
| 3.1.1 镜头畸变 |
| 3.1.2 影像质量 |
| 3.1.3 像控点布设方案及像片刺点 |
| 3.1.4 像片重叠度 |
| 3.2 实验设计 |
| 3.2.1 实验测区 |
| 3.2.2 像控点布设 |
| 3.2.3 影像数据采集 |
| 3.2.4 三维模型构建 |
| 3.3 三维模型精度分析 |
| 3.3.1 三维模型精细度分析 |
| 3.3.2 三维模型空三精度分析 |
| 3.3.3 三维模型重建精度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 三维模型绘制大比例尺地形图及其成图质量评价 |
| 4.1 EPS地理信息平台 |
| 4.2 地形图成图精度标准 |
| 4.3 三维模型绘制大比例尺地形图流程 |
| 4.4 大比例尺地形图成图精度分析 |
| 4.4.1 平面精度分析 |
| 4.4.2 高程精度分析 |
| 4.4.3 长度精度分析 |
| 4.4.4 面积精度分析 |
| 4.5 倾斜摄影大比例尺地形图成图质量模糊综合评价 |
| 4.5.1 模糊综合评价原理与流程 |
| 4.5.2 模糊综合评价体系构建 |
| 4.5.3 类别集权重确定与分值计算 |
| 4.5.4 质量评价结果确定 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（7）面向精细化管理的城市级三维模型关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 相关研究现状 |
| 1.2.1 城市三维建模技术研究现状 |
| 1.2.2 城市模型单体化技术研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第2章 城市三维场景构建方法 |
| 2.1 基于建模软件的模型构建方法 |
| 2.1.1 数据的采集与整理 |
| 2.1.2 三维场景构建过程 |
| 2.2 基于无人机倾斜摄影技术的模型构建方法 |
| 2.2.1 数据的采集和整理 |
| 2.2.2 三维场景构建过程 |
| 2.3 基于三维激光点云的模型构建方法 |
| 2.3.1 基础数据的采集和整理 |
| 2.3.2 三维场景构建过程 |
| 2.4 城市三维场景构建方法对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 城市建筑体三维建模方法研究 |
| 3.1 基于DLG快速构建三维白模 |
| 3.1.1 基于DLG快速构建三维白模算法过程 |
| 3.1.2 实验及效果 |
| 3.2 基于建筑纹理库的纹理映射 |
| 3.3 基于DP-Modeler精细化建模 |
| 3.3.1 数据准备 |
| 3.3.2 精细单体化模型构建实验 |
| 3.3.3 Mesh地表模型修饰实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 城市部件三维模型库参数化设计 |
| 4.1 城市部件分类编码 |
| 4.2 城市部件三维数据采集 |
| 4.3 城市部件三维库构建 |
| 4.4 城市部件映射关系设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统设计与实现 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.3 城市三维数据可视化模块 |
| 5.3.1 OsgEarth数据组织及渲染过程 |
| 5.3.2 基于QT界面的图形显示 |
| 5.4 城市部件参数化模块 |
| 5.5 城市三维模型编辑与应用模块 |
| 5.5.1 线面绘制 |
| 5.5.2 三维量测 |
| 5.5.3 模型压平 |
| 5.6 城市三维数据查询模块 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）GNSS/SINS/视觉多传感器融合的精密定位定姿方法与关键技术（论文提纲范文）
| 博士生自认为的创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩写索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 GNSS/SINS组合导航方面 |
| 1.2.2 视觉定位方面 |
| 1.2.3 GNSS/SINS/视觉多源融合方面 |
| 1.3 本文的研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 GNSS/SINS组合定位定姿的基本理论与方法 |
| 2.1 惯性器件的系统误差和随机误差分析 |
| 2.1.1 系统误差分析 |
| 2.1.2 随机误差分析 |
| 2.2 惯导初始对准 |
| 2.3 前向/后向机械编排算法 |
| 2.4 GNSS/SINS组合的基础模型 |
| 2.4.1 GNSS/SINS组合的状态方程 |
| 2.4.2 GNSS/SINS组合的观测方程 |
| 2.5 多源信息约束的观测模型 |
| 2.5.1 三维辅助速度观测更新 |
| 2.5.2 位移约束观测更新 |
| 2.5.3 零速/零角速观测更新 |
| 2.5.4 高程约束观测更新 |
| 2.5.5 多源信息融合策略 |
| 2.6 双天线GNSS/SINS组合测姿 |
| 2.6.1 状态模型和观测模型 |
| 2.6.2 车载实验分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 复杂环境下GNSS/SINS精密定位定姿的关键技术 |
| 3.1 多系统GNSS/SINS组合及其性能分析 |
| 3.1.1 GNSS卫星全球可用性分析 |
| 3.1.2 多系统GNSS/SINS组合导航性能分析 |
| 3.2 GNSS/SINS半紧组合方式 |
| 3.2.1 紧组合方式的进一步讨论 |
| 3.2.2 半紧组合的结构设计与讨论 |
| 3.2.3 半紧组合的效果与优势验证 |
| 3.3 惯性辅助GNSS周跳修复 |
| 3.3.1 周跳修复的模型与方法 |
| 3.3.2 周跳修复的影响因素与实验结果 |
| 3.4 位置域约束的惯性辅助模糊度快速固定 |
| 3.4.1 IAR-PPP/SINS紧组合模型与模糊度固定策略 |
| 3.4.2 惯性辅助PPP模糊度固定的理论分析 |
| 3.4.3 惯性辅助PPP模糊度固定的性能分析 |
| 3.4.4 城市环境下的测试与验证 |
| 3.5 大气域电离层建模约束的模糊度快速固定 |
| 3.5.1 短到长基线的场景分析 |
| 3.5.2 双差电离层建模与S2L-RTK定位模型 |
| 3.5.3 数据测试与验证 |
| 3.6 模糊度域整合的后处理方法 |
| 3.6.1 ADBI方法设计与实现 |
| 3.6.2 数据测试与验证 |
| 3.7 快速高精度的最优平滑算法 |
| 3.7.1 算法设计 |
| 3.7.2 实验验证 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 视觉点云地图与车道线地图生成技术 |
| 4.1 前方交会与单应性矩阵及其误差分析 |
| 4.1.1 前方交会及其误差分析 |
| 4.1.2 单应性变换及其误差分析 |
| 4.2 视觉点云地图生成技术 |
| 4.2.1 基本理论与方法 |
| 4.2.2 视觉点云地图生成流程 |
| 4.2.3 KITTI数据集测试 |
| 4.3 视觉点云地图数据清洗 |
| 4.4 基于Kalman滤波的车道线提取方法 |
| 4.4.1 车道线提取的方法与流程 |
| 4.4.2 实际道路影像数据验证分析 |
| 4.5 车道线地图生成技术 |
| 4.5.1 利用单目视觉生成车道线 |
| 4.5.2 实验测试与精度评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 地图辅助的视觉定位及多传感器融合技术 |
| 5.1 后方交会及其误差分析 |
| 5.2 视觉点云地图辅助定位 |
| 5.2.1 视觉点云地图辅助的视觉定位框架 |
| 5.2.2 KITTI数据集测试的定位精度分析 |
| 5.2.3 KITTI数据集测试的定位成功率与实时性分析 |
| 5.3 视觉点云地图辅助下的视觉/惯性融合定位 |
| 5.3.1 IBL视觉定位与惯性传感器的组合模型 |
| 5.3.2 数据测试与验证 |
| 5.4 车道线辅助定位 |
| 5.4.1 车道线辅助定位的数学模型 |
| 5.4.2 车道线辅助定位性能分析 |
| 5.5 车道线辅助下的视觉/SINS/里程计/GNSS融合定位 |
| 5.5.1 融合定位的数学模型 |
| 5.5.2 融合定位的测试分析与比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 多传感器集成的精密定位定姿系统开发与测试 |
| 6.1 多传感器集成的硬件平台搭建 |
| 6.2 相机与惯导的空间关系标定 |
| 6.3 高精度GNSS/SINS数据融合处理软件开发 |
| 6.4 高精度GNSS/SINS定位定姿的性能测试与分析 |
| 6.5 复杂环境下的多源融合实时定位测试与分析 |
| 6.5.1 GNSS卫星全部失锁下的视觉/惯性融合定位测试 |
| 6.5.2 复杂环境下的车道线约束/里程计/GNSS/SINS融合定位与测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表论文、参与项目情况 |
| 致谢 |
四、数字城市空间管治RTK动态数据采集模式研究（论文参考文献）
- [1]林区高精路网地图构建研究[D]. 纪昊男. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [2]多场景组合定位算法设计与实现[D]. 王国通. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]大疆无人机应用于不同地形测图的验证[D]. 蔺建强. 昆明理工大学, 2021(01)
- [4]面向泥石流沟的无人机航线规划及3D建模应用研究[D]. 毕瑞. 昆明理工大学, 2021(01)
- [5]城市建成区高精度三维实景模型建模技术研究[D]. 张光祖. 安徽理工大学, 2020(07)
- [6]无人机倾斜摄影大比例尺地形图测绘及质量评价[D]. 王虎. 安徽理工大学, 2020(07)
- [7]面向精细化管理的城市级三维模型关键技术研究[D]. 程耀. 桂林理工大学, 2020(07)
- [8]GNSS/SINS/视觉多传感器融合的精密定位定姿方法与关键技术[D]. 朱锋. 武汉大学, 2019(08)
- [9]基于LBS的嵌入式地籍管理决策支持系统研究[A]. 周立,张德利,翟步红. 中国地理信息系统协会第九届年会论文集, 2005
- [10]嵌入式数字城市空间管治地理信息系统[J]. 周立. 现代测绘, 2004(05)