CN103837138B - 精密摄影测量机器人 - Google Patents
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Abstract
一种精密摄影测量机器人，包括遥感遥测系统、三维姿态系统和中央控制与定位通信系统，遥感遥测系统包括精密测距单元(1)、红外激光光源(2)、成像单元(3)、图像处理单元(4)和光敏电阻(17)；三维姿态系统包括仰俯姿态单元(5)、水平姿态单元(6)、航向姿态单元(7)、横轴(8)和竖轴(9)，中央控制与定位通信系统包括中央处理器(10)、人机交互单元(11)、存储单元(12)、全球定位单元(13)、通信单元(14)、图像识别单元(15)和电源单元(16)。本发明具有单人便携、高精度、高效率、高可靠性、高性价比、低成本、智慧型的特征。
Description
技术领域
本发明属于测量技术领域，特别是涉及一种精密摄影测量机器人。
背景技术
目前市场上有2类相关产品：常规测绘仪器、“精密测量机器人”。用于近景道路摄影测量数据采集的设备集成系统。
1、常规测绘仪器：
如测距仪、水准仪、平板仪、倾斜仪、沉降仪、经纬仪、全站仪(测距仪+经纬仪)、GPS定位仪以及配套使用的数传电台/GPRS/3G通信设备、超站仪(全站仪+GPS定位仪)等。全球、我国均有多家公司生产销售。常规测绘仪器均无摄影测量功能。常规测绘仪器存在的问题是：
（1）传统设备：测距仪、水准仪、平板仪、倾斜仪、沉降仪、经纬仪、标杆、棱镜等传统设备均属单一功能仪器，通过测角、测高、测距、测水准等手段的综合使用来获取测站与被测目标之间在自定义坐标下的的相对关系数据。传统设备依靠人工操作，人为误差和分段引入大地坐标的误差均大且无有效的误差改正方法。传统设备效率很低，获取一个低精度的物方三维大地坐标常常需要一队专业技术人员工作很长时间。大量耗费人力和时间，实际工作成本高。
（2）GPS定位仪：须将仪器架设在被测目标上观测，这首先需要被测目标具有架设仪器的条件，在此前提下还需投入较大的人力、物力和较长的时间，而需要测量的目标点常常并不具备架设仪器的条件。
（3）全站仪：只能在自定义坐标系内测角和测距；完全依靠人工操作，人为误差较大且无有效的误差改正方法；测量物方三维坐标时需要同时具备两个以上的已知控制点；确定正北方向须购买当地GPS控制网(如果当地存在这样的网)数据，或借助陀螺仪；引入大地坐标须借助GPS定位仪。
（4）超站仪：除测角、测距之外还能够测定自身的三维大地坐标(日本拓扑康超站仪单价60万元人民币)。超站仪存在与全站仪类似的问题。
2、“精密测量机器人”(全站仪+伺服系统，无摄影功能)：
“精密测量机器人”是新型全站仪，与常规全站仪的唯一区别是具有“ATR功能(棱镜瞄准功能)”：人工瞄准棱镜目标后，按照常规全站仪方法获取并存储这些棱镜在自定义坐标下的三维坐标数据和自身的姿态数据。人工启动伺服系统后，机器参照上次测量获取的坐标数据和姿态数据重新自动瞄准棱镜并再次获取自定义坐标下的三维坐标数据，据此扩展出一个可用于形变监测的功能。
精密测量机器人是瑞士徕卡公司的独家产品，其航向角和仰俯角的测量精度达到0.5角秒，代表了全站仪的当今全球最高水平；价格适中：当需要扫描的棱镜个数小于10时，单台售价45万元人民币；棱镜个数大于10时另作系统方案，按系统方案另外加价。
精密测量机器人无摄影测量功能且存在与全站仪类似的问题。
发明内容
本发明的目的在于通过全新方法提供一种全新产品，实现高精度、高效率、高性价比、低成本的精密摄影测量机器人。
本发明提供的精密摄影测量机器人包括遥感遥测系统、三维姿态系统和中央控制与定位通信系统，
遥感遥测系统包括精密测距单元1、红外激光光源2、成像单元3、图像处理单元4和光敏电阻17；
三维姿态系统包括仰俯姿态单元5、水平姿态单元6、航向姿态单元7、横轴8和竖轴9；横轴8的中轴线与竖轴9的中轴线相互正交且交于空间点O；
中央控制与定位通信系统包括中央处理器10、人机交互单元11、存储单元12、全球定位单元13、通信单元14、图像识别单元15和电源单元16，中央处理器10与精密测距单元1、红外激光光源2、成像单元3、图像处理单元4、仰俯姿态单元5、水平姿态单元6、航向姿态单元7、人机交互单元11、存储单元12、全球定位单元13、通信单元14、图像识别单元15、电源单元16、光敏电阻17分别连接；
精密测距单元1的光轴、红外激光光源2的光轴、成像单元3的光轴标定在同一轴线L上，称为三光同轴；轴线L过空间点O与横轴8的中轴线正交。
而且，所述三维姿态系统中，
所述仰俯姿态单元5包括第一离合器5.1、第一同步带放大器5.2、第一编码器5.3、第一蜗轮5.4、第一同步带轮5.5、第一蜗杆5.6、第一弹性机构5.7、第二蜗轮5.8、第二弹性机构5.9、第二蜗杆5.10和第一电机与驱动5.11，第一电机与驱动5.11连接第二蜗杆5.10，第二蜗轮5.8和第二蜗杆5.10经第二弹性机构5.9啮合，第二蜗轮5.8和第一蜗杆5.6经第一弹性机构5.7啮合，第一蜗轮5.4和第一蜗杆5.6之间经第一同步带轮5.5传动，第一蜗轮5.4和第一编码器5.3之间经第一同步带放大器5.2传动，第一蜗轮5.4连接第一离合器5.1，第一离合器5.1闭合时连接横轴8，中央处理器10和第一离合器5.1、第一同步带放大器5.2、第一编码器5.3、第一电机与驱动5.11分别连接；
设第一同步带放大器5.2的传动比为1：H，中央处理器10经第一电机与驱动5.11的输出在传动后在第一蜗轮5.4所产生仰俯运动结果由第一同步带放大器5.2放大H倍，放大结果传递给第一编码器5.3并经由第一编码器5.3转换为数字信号上传给中央处理器10，中央处理器10将所得数据除以H倍后得到横轴8真实的位置到达数据；
所述航向姿态单元7包括第二离合器7.1、第二同步带放大器7.2、第二编码器7.3、第三蜗轮7.4、第二同步带轮7.5、第三蜗杆7.6、第三弹性机构7.7、第四蜗轮7.8、第四弹性机构7.9、第四蜗杆7.10、第二电机与驱动7.11，第二电机与驱动7.11连接第四蜗杆7.10，第四蜗轮7.8和第四蜗杆7.10经第四弹性机构7.9啮合，第四蜗轮7.8和第三蜗杆7.6经第三弹性机构7.7啮合，第三蜗轮7.4和第三蜗杆7.6之间经第二同步带轮7.5传动，第三蜗轮7.4和第二编码器7.3之间经第二同步带放大器7.2传动，第三蜗轮7.4连接第二离合器7.1，第二离合器7.1闭合时连接竖轴9，中央处理器10和第二离合器7.1、第二同步带放大器7.2、第二编码器7.3、第二电机与驱动7.11分别连接；
设第二同步带放大器7.2的传动比为1：Z，中央处理器10经第二电机与驱动7.11的输出在传动后在第三蜗轮7.4所产生的仰俯运动结果由第二同步带放大器7.2放大Z倍，放大结果传递给第二编码器7.3并经由第二编码器7.3转换为数字信号上传给中央处理器10，中央处理器10将所得数据除以Z倍后得到竖轴9真实的位置到达数据。
而且，所述红外激光光源2包括红外激光镜头2.1、红外激光调焦镜2.2、红外激光发生器2.3、泵浦电源2.4、第一电机2.5、
第一驱动电路2.6和第三编码器2.7，红外激光镜头2.1、红外激光调焦镜2.2、红外激光发生器2.3、泵浦电源2.4依次连接，第一电机2.5与红外激光调焦镜2.2、第一驱动电路2.6、第三编码器2.7分别连接，中央处理器10和泵浦电源2.4、第一驱动电路2.6、第三编码器2.7分别连接；
所述成像单元3包括第二电机3.1、第二驱动电路3.2、第五蜗轮3.3、第五蜗杆3.4、第四编码器3.5、物镜3.6、变焦镜组3.7、调焦镜3.8、成像镜组3.9、双滤光片结构CCD模块3.10、第六蜗轮3.11、第六蜗杆3.12、第五编码器3.13、第三电机3.14和第三驱动电路3.15，物镜3.6、变焦镜组3.7、调焦镜3.8、成像镜组3.9、双滤光片结构CCD模块3.10依次连接，第二驱动电路3.2、第二电机3.1、第五蜗杆3.4、第四编码器3.5依次连接，第五蜗杆3.4与第五蜗轮3.3啮合，第五蜗轮3.3连接调焦镜3.8，第三驱动电路3.15、第三电机3.14、第六蜗杆3.12、第五编码器3.13依次连接，第六蜗杆3.12与第六蜗轮3.11啮合，第六蜗轮3.11连接变焦镜组3.7，中央处理器10和第二驱动电路3.2、第四编码器3.5、第五编码器3.13、第三驱动电路3.15、双滤光片结构CCD模块3.10分别连接。
而且，基于光敏电阻17进行自主成像过程，包括根据白光光通量，光敏电阻17发出信号控制中央处理器10关闭或打开泵浦电源2.4，对应白光光源或红外激光光源；成像单元3连接图像处理单元4，成像结果由图像处理单元4判断图像清晰度，在白光光源下的成像结果达不到清晰度要求时，中央处理器10打开泵浦电源2.4提供红外激光光源。
而且，所述自主成像过程的工作步骤如下，
步骤1，进行成像光源初始选择，实现如下，
包括在白光光通量足以使双滤光片结构CCD模块3.10白光成像时，光敏电阻17的信号口处于闭合状态，中央处理器10关闭泵浦电源2.4，进入步骤2；白光光通量不足以双滤光片结构CCD模块3.10白光成像时，光敏电阻17的信号口处于常开状态，中央处理器10开启泵浦电源2.4，红外激光光源2照射目标，成像单元3接受自目标返回的红外激光，进入步骤4，
步骤2，白光光源下，对良好能见度及雾霾环境的自适应和成像光源的自主选择，实现如下，
中央处理器10读取调焦镜3.8的调焦标定值驱动第二电机3.1依次到达各相应标定位置，在每个相应标定位置，白光信号经由成像单元3转换为数字信号后传至图像处理单元4，图像处理单元4获取图像值并比较，记录使图像值最大的第二电机3.1标定位置为使图像最清晰处；
中央处理器10对目标景物的所有图像值进行分析处理，
若图像值的最大值与最小值之差的绝对值大于预设正实数Q1，则判定测站处于良好能见度环境，进入步骤3；
若图像值的最大值与最小值之差的绝对值小于预设正实数Q1大于预设正实数Q2，则判定测站处于中度或轻度雾霾环境，进入步骤4；
若图像值的最大值与最小值之差的绝对值小于预设正实数Q2，则判定测站处于重度雾霾环境，中央处理器10报警，停止流程；
其中，预设正实数Q1大于预设正实数Q2；
步骤3，基于白光光源的自动成像，实现如下，
首先进行自动调焦，中央处理器10向第二驱动电路3.2发出指令，使第二电机3.1、第五蜗杆3.4转动，第四编码器3.5实时记录第五蜗杆3.4的运动状态同步反馈给中央处理器10，中央处理器10算出脉冲修正值并据此发出下一指令，直到第五蜗杆3.4转动到设定的位置并通过第五蜗轮3.3完成对调焦镜3.8的焦距调整；
然后进行自动成像，白光信号经过物镜3.6、调焦镜3.7和成像镜组3.9到达双滤光片结构CCD模块3.10，双滤光片结构CCD模块3.10将白光信号转换成数字信号后传至图像处理单元4，图像处理单元4得到清晰的景物图像并上传至中央处理器10，完成基于白光光源的自动成像任务，结束流程；
步骤4，基于红外激光光源的自动成像，实现如下，
首先红外激光照射范围准确覆盖成像单元3的视场：
中央处理器10同时完成两项工作，一是自动变倍，包括开启第三驱动电路3.15，使第三电机3.14带动第六蜗杆3.12运动到Pi位置，第六蜗杆3.12带动第六蜗轮3.11使变焦镜组3.7将成像单元3的视场调整到执行第i类任务所需的大小，第五编码器3.13将第六蜗杆3.12的实际到达位置上传给中央处理器10；二是视场与照射范围重合，包括是向第一驱动电路2.6发出指令使第一电机2.5带动红外激光调焦镜2.2运动到Qi位置，使红外激光光源2的照射范围正好覆盖成像单元3的视场；
其中，标定常数Pi是成像单元3的视场执行第i类任务时的视场，称为Pi成像视场，i=1,2,3,.....J，J为总类数，标定常数Qi是与Pi一一对应的红外激光聚焦值，红外激光调焦镜2.2处于Qi位置时红外激光照射范围与Pi成像视场重合，Pi被标定后，Qi根据Pi标定；
然后进行自动成像，从目标景物返回的红外激光信号通过物镜3.6、变焦镜组3.7、调焦镜3.8、成像镜组3.9到达双滤光片结构CCD模块3.10，双滤光片结构CCD模块3.10将红外激光信号转换成数字信号后传至图像处理单元4，图像处理单元4得到清晰景物图像并上传至中央处理器10，完成基于红外激光光源的自动成像任务。
而且，基于自主成像过程，执行被测目标三维大地坐标遥测，工作步骤如下，
1)全天候自动获取并放大目标点影像，实现如下，
a.基于自主成像过程自动获取实景影像：
b.自动放大目标点影像，包括当用户在通过人机交互单元11在实景影像中点击选取目标点时，中央处理器10自动同步完成四项工作如下，
一是以目标点为分划中心，换算出三维姿态系统的运动数据并向仰俯姿态单元5和航向仰俯姿态单元7发出指令，仰俯姿态单元5和航向仰俯姿态单元7分别将横轴8和竖轴9转动到位，使轴线L指向目标点；
二是经由第三驱动电路3.15、第三电机3.14、第六蜗杆3.12、第五编码器3.13、第六蜗轮3.11、调整变焦镜组3.7，将成像单元3的视场调至最小，获得最高放大倍数；
三是在选择使用红外激光光源时，中央处理器10经由第一驱动电路2.6、第一电机2.5、第三编码器2.7、红外激光调焦镜2.2将红外激光光源的照射范围调至与成像单元3的最小视场重合；
四是在根据成像单元3最高放大倍数放大的目标点实景影像上再进行数码变焦放大，获得光学及数码两级放大后的目标点清晰影像；
2)自动精确瞄准测量目标，实现如下，
当用户在光学和数码两级放大后的目标点清晰影像中点击选定的测量目标时，中央处理器10以测量目标为新的分划中心，根据测量目标在两级放大后的目标点清晰影像中的位置算出三维姿态系统的运动数据并向仰俯姿态单元5和航向仰俯姿态单元7发出指令，仰俯姿态单元5和航向仰俯姿态单元7将横轴8和竖轴9转动到位，使轴线L指向测量目标，完成对测量目标的精确瞄准；
3)对测量目标三维大地坐标的遥测，实现如下，
中央处理器10根据测站常量数据和目标变量数据计算得到测量目标的三维大地坐标，所述目标变量数据包括仰俯姿态单元5和航向仰俯姿态单元7获取的航向姿态数据和仰俯姿态数据、精密测距单元1提供的测站至测量目标的距离数据。
而且，对选择形变测量对象中任意多个需要监测的目标地物为被测目标，进行形变监测测量，工作步骤如下，
1)学习形变测量对象，实现如下，
在人机交互单元11的触摸屏上选择任意多个形变测量对象中需要监测的测量目标作为学习点，中央处理器10协同各相关工作单元获取并存储每个测量目标的相关信息，得到学习成果如下，
带有中心点分划的测量目标详细影像数据，简称学习影像；
瞄准测量目标时的姿态数据，简称学习姿态；
测站至测量目标的距离数据，简称学习距离；
测量目标的三维坐标，简称学习坐标；
获取测量目标三维坐标的时间，简称学习时间；
2)通过图像识别再次瞄准学习点，实现如下，
中央处理器10协同各相关工作单元按设定的时间间隔开始工作，完成4项任务如下，通过仰俯姿态单元5和航向姿态单元7将瞄准姿态调整到学习姿态；
通过红外激光光源2、成像单元3、图像处理单元4再次获得带有中心点分划的测量目标详细影像数据，简称再次影像；
通过图像识别单元4在学习影像中挖掘再次影像数据，使两个影像的中心点分划位置都在学习影像上显示；
通过两个中心点分划在学习影像上的位置差计算得出再次瞄准学习点的姿态调整参数，仰俯姿态单元5和航向姿态单元7按照姿态调整参数将瞄准姿态调整到学习点上，获得精密摄影测量机器人再次瞄准学习点时的姿态数据，简称再次姿态；
3)再次测量学习点，实现如下，
中央处理器10协同各相关工作单元再次测量学习点，通过精密测距单元1再次测量并再次获得测站至目标点细部之间的距离数据，简称再次距离；
中央处理器10根据再次距离、再次姿态和测站三维坐标数据解算出学习点的三维坐标，简称再次坐标；
再次获取测量目标三维坐标的时间，简称再次时间；
4)获得学习点的位移矢量数据，实现如下，
学习坐标和学习时间、再次坐标和再次时间分别刻划了两个4维时空点，前者是在学习时间获得的学习点三维坐标，后者是在再次时间获得的学习点三维坐标；以前者为起点，后者为终点，获得学习点在设定时间段内的位移矢量；
5)获得形变测量对象的形变数据，多个学习点在设定时间段内的位移矢量刻划了形变测量对象在设定时间段内的形变。
而且，执行基于目标影像和三维坐标的高精度裂隙监测测量，工作步骤如下，
1)自定义坐标系，以测站为坐标原点(0,0,0)，将精密摄影测量机器人架设于坐标原点上；
2)获取裂隙的首次三维影像，获取裂隙的三维影像的过程包括以下步骤，
a.获取并放大目标点影像，得到光学和数码两级放大后的二维裂隙影像；
b.按二维裂隙影像界定工作范围，实现方式如下，
当用户在人机交互单元11的触摸屏显示的裂隙的首次二维影像上沿裂隙边缘勾勒任意形状的闭合曲线C时，中央处理器10将C所包围的区域M界定为工作范围，仰俯姿态单元5和航向姿态单元7按中央处理器10的指令将运动起止点位置全部落在闭合曲线C上，仰俯姿态单元5和航向姿态单元7连续转过以区域M的边界为起止点的仰俯、航向角度使得工作范围正好覆盖区域M；
c.在界定的工作范围内自动生成三维坐标点阵云，实现方式如下，
按照设定的密度，精密测距单元1、仰俯姿态单元5和航向姿态单元7在界定的工作范围内同步工作，连续向中央处理器10提供目标变量数据；中央处理器10根据测站常量数据和目标变量数据连续解算，在界定的工作范围内获得三维坐标点阵云；
d.自动生成三维裂隙影像，实现方式如下，
中央处理器10在二维裂隙影像中利用已知的三维坐标点阵云向无三维坐标的点推算三维坐标，获得三维裂隙影像；
3)再次获取裂隙的三维影像，包括在经过设定的时间段之后，根据获取裂隙的三维影像的过程获取再次二维裂隙影像、再次三维坐标点阵云、再次三维影像；
3)获得裂隙发展的位移矢量数据集合，实现方式如下，
通过图像识别单元4在裂隙的首次三维影像中挖掘裂隙的再次三维影像数据，使两个影像的中心点分划位置都在首次三维影像上显示；
中央处理器10以首次二维裂隙影像的中心点分划位置为球心，按设定密度作射线族，使射线族中的每条射线都经过首次二维裂隙影像的边界和再次二维裂隙影像的边界；
中央处理器10提取首次三维影像边界的三维坐标点阵云数据和再次三维影像边界的三维坐标点阵云数据，通过射线配对，得到从首次三维影像边界到再次三维影像边界构成的三维位移矢量数据集合，刻划了裂隙在设定时间段内的发展。
本发明提供的摄影测量机器人具有单人便携、高精度、高效率、高可靠性、高性价比、低成本、智慧型、丰富涌现性等野外特征，可广泛应用于工程测量、大地测量、摄影测量、形变监测、裂隙监测等各种应用。主要创新效果如下：
通过多级传动同步缩放和计算机自控的光机电一体化实现高精度姿态测控；
通过地面遥感影像、高精度姿态测控和计算机自控的一体化实现基于影像的高精度自动瞄准：通过全天候、穿雾霾的自动成像将三维野外实景转换为二维实景影像；通过二维实景影像和高精度三维姿态测控实现针对目标点的基于影像的高精度自动瞄准；
基于影像的高精度遥测：通过基于影像的高精度自动瞄准和mm级精度的距离测量获得mm级精度的目标点三维坐标；
基于图像识别的针对静态目标的高精度自动跟踪测量：通过对野外地物的图像识别、高精度自动瞄准和基于影像的遥测实现针对静态目标的mm级精度的自动跟踪测量，完成各类形变监测、裂隙监测任务。
附图说明
图1是本发明实施例的结构示意图；
图2是本发明实施例的通信原理图；
图3是本发明实施例的电路原理框图；
图4是本发明实施例的装配示意图；
图5是本发明实施例的轴系示意图。
具体实施方式
为叙述准确，在本发明中将“道路”定义为：适于汽车行驶的地球陆地表面。将“野外”定义为：包含道路在内的地球陆地表面。
以下结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。包括对实施例中精密摄影测量机器人的系统构成、遥感遥测系统的系统构成和功能实现、精密摄影测量机器人的姿态测控、精密摄影测量机器人的工作方式分别进行说明。
一、精密摄影测量机器人的系统构成
参见图1，精密摄影测量机器人由遥感遥测系统、三维姿态系统和中央控制与定位通信系统构成。其中：
遥感遥测系统由精密测距单元1、红外激光光源2、成像单元3、图像处理单元4、光敏电阻17组成；精密测距单元1的光轴、红外激光光源2的光轴、成像单元3的光轴可标定在同一轴线L上，称为三光同轴。
三维姿态系统由仰俯姿态单元5、水平姿态单元6、航向姿态单元7、横轴8、竖轴9组成；横轴8的中轴线与竖轴9的中轴线相互正交且交于空间点O，横轴8的中轴线与竖轴9的中轴线构成的平面一般垂直于精密摄影测量机器人的底座平面；轴线L过空间点O与横轴8的中轴线正交。
中央控制与定位通信系统由中央处理器10、人机交互单元11、存储单元12、全球定位单元13、通信单元14、图像识别单元15和电源单元16组成。
参见图3，中央处理器10与精密测距单元1、红外激光光源2、成像单元3、图像处理单元4、仰俯姿态单元5、水平姿态单元6、航向姿态单元7、人机交互单元11、存储单元12、全球定位单元13、通信单元14、图像识别单元15、电源单元16、光敏电阻17分别连接。
为便于实施参考起见，实施例进一步提出：
所述精密测距单元1可采用测距精度为mm级的便携式激光测距装置，采用相位式测距方法。目前此类产品的最高水平是：无合作目标条件下的最大测程为1000米，使用反射棱镜合作目标条件下的最大测程为3000米—4000米；测距精度2-3mm+2ppm。
所述搜索成像单元3可包括第二电机3.1、第二驱动电路3.2、第五蜗轮3.3、第五蜗杆3.4、第四编码器3.5、物镜3.6、变焦镜组3.7、调焦镜3.8、成像镜组3.9、双滤光片结构CCD模块3.10、第六蜗轮3.11、第六蜗杆3.12、第五编码器3.13、第三电机3.14和第三驱动电路3.15，物镜3.6、变焦镜组3.7、调焦镜3.8、成像镜组3.9、双滤光片结构CCD模块3.10依次连接，第二驱动电路3.2、第二电机3.1、第五蜗杆3.4、第四编码器3.5依次连接，第五蜗杆3.4与第五蜗轮3.3啮合，第五蜗轮3.3连接调焦镜3.8，第三驱动电路3.15、第三电机3.14、第六蜗杆3.12、第五编码器3.13依次连接，第六蜗杆3.12与第六蜗轮3.11啮合，第六蜗轮3.11连接变焦镜组3.7，中央处理器10和第二驱动电路3.2、第四编码器3.5、第五编码器3.13、第三驱动电路3.15、双滤光片结构CCD模块3.10分别连接。具体实施时，存储单元12中可设置任务库和变倍参数库：其中的变倍参数是按照任务项标定的常数构成的集合，任务项与变倍参数构成一一对应的数据对。
所述图像处理单元4与中央处理器10、成像单元3分别连接，用于判断成像所得图像是否清晰，可采用一个DSP，运行现有图像清晰判断算法。具体实施时，可分为三个部分：景物图像提取部分对景物图像进行RGB三色位图数据提取、图像灰度处理、滤波，搜索计算部分完成算子计算、边缘检测、获取图像值，图像清晰度判定部分用于比较得到图像值最大的电机位置。
全球定位单元13的模块和天线是北斗、GPS、GLONASS、伽利略4系统一体化的定位装置，可同时利用4个天网定位；通信单元14支持3G、4G、自组网通信，可包括3G/4G模块14.1和电台模块14.2，中央处理器10和3G/4G模块14.1、电台模块14.2分别连接。人机交互单元11一般包括键盘、触摸屏、鼠标，电源单元16一般包括锂电池和充电电路。
图像识别单元15可采用一个DSP，运行现有识别算法。
本发明实施例的精密摄影测量机器人的通信原理如图2所示，以下用从上往下分层的方式诠释。第一层：左边标示“全球定位卫星”的云朵表示用于全球定位的卫星群构成的天网，包含美国的GPS、中国的北斗、欧盟的伽利略、俄罗斯的GLONASS等可用资源。例如，GPS用于全球定位的卫星群含有26颗卫星(2颗备份，24颗运行)，分6条轨道等。这26颗卫星就构成了GPS天网。同理表述北斗天网、伽利略天网和GLONASS天网。右边标示“遥感卫星”的云朵表示由各国、各种用于观测地球资源的RS卫星的可用资源(如航天遥感影像等)；第二层：包括本发明所提供精密摄影测量机器人，标有“自组网”字样的位于中间的闪电形符号表示机器人之间通过自组网进行的无线通信，标有“地面RS数据”字样的位于两边的闪电形符号表示机器人的地面遥感功能；第三层：地面通信网络。左边标有“有线/无线电话网”字样的云朵表示用于地面通话的电话网，其终端包含手机和座机。中间标有“无线Internet(2.5G/3G/4G)”字样的云朵表示无线数据网。右边标有“地面站”字样的云朵表示遥感卫星的地面站网络；第四层：地面通信网络的数据平台。标有“2.5G平台”、“3G平台”、“4G平台”、“RS数据平台”的方框分别表示2.5G无线数据通信平台、3G无线数据通信平台、4G无线数据通信平台和与各地面站连接的遥感数据平台；第五层：标有“有线Internet”字样的云朵表示通用的因特网，左边标有B/S后方数据中心字样的图标表示连接在因特网上的以B/S方式收发信息的计算机服务器，右边标有B/S后方数据中心字样的图标表示连接在因特网上的以C/S方式收发信息的计算机服务器；各层之间的通信符号：闪电形符号表示无线通信方式的数据链接，直线相连表示有线通信方式的数据链接。
二、遥感遥测系统的系统构成和功能实现
遥感遥测系统由精密测距单元1、红外激光光源2、成像单元3、图像处理单元4、和光敏电阻17构成。
可通过光敏电阻17自主适应工作环境，自主选择工作光源，然后自动进入光学成像工作流程。主要根据白光光通量，光敏电阻17发出信号控制中央处理器10关闭或打开泵浦电源2.4，对应白光光源或红外激光光源；成像结果由图像处理单元4判断图像清晰度，在白光光源下的成像结果达不到清晰度要求时，中央处理器10打开泵浦电源2.4提供红外激光光源。还可由成像单元3通过变焦镜组3.7实现变倍。存储单元12中可存有任务与变倍参数库：其中的变倍参数是按照任务标定的常数，任务与变倍参数构成一一对应的数据对(Ei，Pi)，i=1,2，...J。其中Ei是任务，Pi是变倍参数。在人机交互单元11的触摸屏上点击任务项，中央处理器10自动将成像单元3的视场调整到适合该项任务的大小，精密摄影测量机器人进入同步自动成像工作流程。
具体实施时，可由中央处理器10、图像处理单元4、成像单元3、红外激光光源2、光敏电阻17、人机交互单元11、电源单元16构成自主成像系统，执行自主成像过程如下，
步骤1，进行成像光源初始选择，实现如下，
包括在白光光通量足以使双滤光片结构CCD模块3.10白光成像时，光敏电阻17的信号口处于闭合状态，中央处理器10关闭泵浦电源2.4，进入步骤2；白光光通量不足以双滤光片结构CCD模块3.10白光成像时，光敏电阻17的信号口处于常开状态，中央处理器10开启泵浦电源2.4，红外激光光源2照射目标，成像单元3接受自目标返回的红外激光，进入步骤4，
步骤2，白光光源下，对良好能见度及雾霾环境的自适应和成像光源的自主选择，实现如下，
中央处理器10读取调焦镜3.8的调焦标定值驱动第二电机3.1依次到达各相应标定位置，在每个相应标定位置，白光信号经由成像单元3转换为数字信号后到达图像处理单元4，图像处理单元4获取图像值并比较，记录使图像值最大的第二电机3.1标定位置为使图像最清晰处；
中央处理器10对目标景物的所有图像值进行分析处理，
若图像值的最大值与最小值之差的绝对值大于预设正实数Q1，则判定测站处于良好能见度环境，进入步骤3；
若图像值的最大值与最小值之差的绝对值小于预设正实数Q1大于预设正实数Q2，则判定测站处于中度或轻度雾霾环境，进入步骤4；
若图像值的最大值与最小值之差的绝对值小于预设正实数Q2，则判定测站处于重度雾霾环境，中央处理器10报警，停止流程；
其中，预设正实数Q1大于预设正实数Q2；
步骤3，基于白光光源的自动成像，实现如下，
首先进行自动调焦，中央处理器10向第二驱动电路3.2发出指令，使第二电机3.1、第五蜗杆3.4转动，第四编码器3.5实时记录第五蜗杆3.4的运动状态同步反馈给中央处理器10，中央处理器10算出脉冲修正值并据此发出下一指令，直到第五蜗杆3.4转动到设定的位置并通过第五蜗轮3.3完成对调焦镜3.8的焦距调整；
然后进行自动成像，白光信号经过物镜3.6、调焦镜3.7和成像镜组3.9到达双滤光片结构CCD模块3.10，双滤光片结构CCD模块3.10将白光信号转换成数字信号后传至图像处理单元4，图像处理单元4得到清晰的景物图像并上传至中央处理器10，完成基于白光光源的自动成像任务，结束流程；
步骤4，基于红外激光光源的自动成像，实现如下，
首先红外激光照射范围准确覆盖成像单元3的视场：
中央处理器10同时完成两项工作，一是自动变倍，包括开启第三驱动电路3.15，使第三电机3.14带动第六蜗杆3.12运动到Pi位置，第六蜗杆3.12带动第六蜗轮3.11使变焦镜组3.7将成像单元3的视场调整到执行第i类任务所需的大小，第五编码器3.13将第六蜗杆3.12的实际到达位置上传给中央处理器10；二是视场与照射范围重合，包括是向第一驱动电路2.6发出指令使第一电机2.5带动红外激光调焦镜2.2运动到Qi位置，使红外激光光源2的照射范围正好覆盖成像单元3的视场；
其中，标定常数Pi是成像单元3的视场执行第i类任务时的视场，称为Pi成像视场，i=1,2,3,.....J，J为总类数，标定常数Qi是与Pi一一对应的红外激光聚焦值，红外激光调焦镜2.2处于Qi位置时红外激光照射范围与Pi成像视场重合，Pi被标定后，Qi根据Pi标定；
然后进行自动成像，从目标景物返回的红外激光信号通过物镜3.6、变焦镜组3.7、调焦镜3.8、成像镜组3.9到达双滤光片结构CCD模块3.10，双滤光片结构CCD模块3.10将红外激光信号转换成数字信号后传至图像处理单元4，图像处理单元4得到清晰景物图像并上传至中央处理器10，完成基于红外激光光源的自动成像任务。
三、精密摄影测量机器人的姿态测控系统
1)仰俯姿态单元5的工作系统构成、精度控制与数据读取：
a.系统构成：
仰俯姿态单元5由第一离合器5.1、第一同步带放大器5.2、第一编码器5.3、第一蜗轮5.4、第一同步带轮5.5、第一蜗杆5.6、第一弹性机构5.7、第二蜗轮5.8、第二弹性机构5.9、第二蜗杆5.10、第一电机与驱动5.11构成。第一电机与驱动5.11连接第二蜗杆5.10，第二蜗轮5.8和第二蜗杆5.10经第二弹性机构5.9啮合，第二蜗轮5.8和第一蜗杆5.6经第一弹性机构5.7啮合，第一蜗轮5.4和第一蜗杆5.6之间经第一同步带轮5.5传动，第一蜗轮5.4和第一编码器5.3之间经第一同步带放大器5.2传动，第一蜗轮5.4连接第一离合器5.1，第一离合器5.1闭合时连接横轴8，中央处理器10和第一离合器5.1、第一同步带放大器5.2、第一编码器5.3、第一电机与驱动5.11分别连接。
b.仰俯精度控制：
使用可微调的第一弹性机构5.7使第二蜗轮5.8和第一蜗杆5.6在运行中始终全面啮合，令第二蜗轮5.8和第一蜗杆5.6构成的蜗轮蜗杆机构的正反向旋转间隙达到最小；使用可微调的第二弹性机构5.9使第二蜗轮5.8和第二蜗杆5.10在运行中始终全面啮合，令第二蜗轮5.8和第二蜗杆5.10构成的蜗轮蜗杆机构的正反向旋转间隙达到最小。
第一同步带轮5.5的传动是由传动比为1：1的同步轮(金属、高分子材料)+同步轮传动带(橡胶、聚氨酯)构成。有时由于安装顺序的不同须加装张紧机构。第一同步带轮5.5的传动使涡轮5.4和第一蜗杆5.6构成的蜗轮蜗杆机构在运行中紧密啮合不产生间隙；第一同步带放大器5.2的传动是由传动比为1：H的同步轮(金属、高分子材料)+同步轮传动带(橡胶、聚氨酯)构成。有时由于安装顺序的不同须加装张紧机构。第一同步带放大器5.2的传动使第一蜗轮5.4和第一编码器5.3构成的机构在运行中紧密啮合不产生间隙。
当第二蜗杆5.10第二蜗轮5.8传动组的传动比为N且第一蜗杆5.6第一蜗轮5.4传动组的传动比为M时，从第一电机与驱动5.11到第一蜗轮5.4的传动比为N*M。实测数据证明，经过这样的航向运动传动过程之后，第一电机与驱动5.11在执行中央处理器10指令的过程中产生的运动误差被缩小了约N*M倍：
此时若第一电机与驱动5.11中的电机对应一个脉冲信号的最大误差为h角秒，则横轴对应一个脉冲信号的最大误差为
(h/N角秒+a角秒+b角秒)/M+c角秒(a)
上式中，a是第二蜗杆5.10与第二蜗轮5.8之间的机械间隙，第二弹性机构5.9使a的变化范围足够小；b是第二蜗轮5.8与第一蜗杆5.6之间的机械间隙，第一弹性机构5.7使b的变化范围足够小；c是第一蜗杆5.6与第一蜗轮5.4之间的机械间隙，实测数据证明第一同步带轮5.5使c的绝对值趋于零。选定第一电机与驱动5.11并设定细分数之后h成为已知常量，故足够大的N和M就使得(a)式的绝对值充分小。实测数据证明，经过整体传动之后，第一电机与驱动5.11在执行中央处理器10指令的过程中产生的运动误差被缩小了约N*M倍。这使得仰俯姿态的测控精度可达0.1角秒或更高(目前仰俯姿态测控的全球最高精度为0.5角秒，由瑞士徕卡公司的精密测量机器人创造并保持)。
c.仰俯数据读取：
第一电机与驱动5.11经过所述仰俯运动传动过程后的运动结果由第一蜗轮5.4表达。第一同步带放大器5.2将经过传动过程后产生的航向角角度变化放大H倍后传递给第一编码器5.3并经由第一编码器5.3转换为数字信号上传给中央处理器10。中央处理器10将所得数据除以H倍后得到横轴8真实的位置到达数据。
2)航向姿态单元7的工作系统构成、精度控制与数据读取
a.系统构成：
航向姿态单元7由竖轴9、第二离合器7.1、第二同步带放大器7.2、第二编码器7.3、第三蜗轮7.4、第二同步带轮7.5、第三蜗杆7.6、第三弹性机构7.7、第四蜗轮7.8、第四弹性机构7.9、第四蜗杆7.10、第二电机与驱动7.11构成。第二电机与驱动7.11连接第四蜗杆7.10，第四蜗轮7.8和第四蜗杆7.10经第四弹性机构7.9啮合，第四蜗轮7.8和第三蜗杆7.6经第三弹性机构7.7啮合，第三蜗轮7.4和第三蜗杆7.6之间经第二同步带轮7.5传动，第三蜗轮7.4和第二编码器7.3之间经第二同步带放大器7.2传动，第三蜗轮7.4连接第二离合器7.1，第二离合器7.1闭合时连接竖轴9，中央处理器10和第二离合器7.1、第二同步带放大器7.2、第二编码器7.3、第二电机与驱动7.11分别连接。
b.航向精度控制：
使用可微调的第三弹性机构7.7使第四蜗轮7.8和第三蜗杆7.6在运行中始终全面啮合，令第四蜗轮7.8和第三蜗杆7.6构成的涡轮蜗杆机构的正反向旋转间隙达到最小；使用可微调的第四弹性机构7.9使第四蜗轮7.8和第四蜗杆7.10在运行中始终全面啮合，令第四蜗轮7.8和第四蜗杆7.10构成的涡轮蜗杆机构的正反向旋转间隙达到最小。
第二同步带轮7.5的传动是由传动比为1：1的同步轮(金属、高分子材料)+同步轮传动带(橡胶、聚氨酯)构成。有时由于安装顺序的不同须加装张紧机构。第二同步带轮7.5的传动使第三蜗轮7.4和第三蜗杆7.6构成的蜗轮蜗杆机构在运行中紧密啮合不产生间隙。
第二同步带放大器7.2的传动是由传动比为1：Z的同步轮(金属、高分子材料)+同步轮传动带(橡胶、聚氨酯)构成。有时由于安装顺序的不同须加装张紧机构。第二同步带放大器7.2的传动使第三蜗轮7.4和第二编码器7.3构成的机构在运行中紧密啮合不产生间隙。
当第四蜗杆7.10第四蜗轮7.8传动组的传动比为R且第三蜗杆7.6第三蜗轮7.4传动组的传动比为S时，从第二电机与驱动7.11到第三蜗轮7.4的传动比为R*S。实测数据证明，经过这样的航向运动传动过程之后，第二电机与驱动7.11在执行中央处理器10指令的过程中产生的运动误差被缩小了约R*S倍：
此时若第二电机与驱动7.11对应一个脉冲信号的最大误差为f角秒，则竖轴对应一个脉冲信号的最大误差为
(f/R角秒+d角秒+e角秒)/S+g角秒(b)
上式中，d是第四蜗杆7.10与第四蜗轮7.8之间的机械间隙，第四弹性机构7.9使d的变化范围足够小；e是第四蜗轮7.8与第三蜗杆7.6之间的机械间隙，第三弹性机构7.7使e的变化范围足够小；g是第三蜗杆7.6与第三蜗轮7.4之间的机械间隙，实测数据证明第二同步带轮7.5使c的绝对值趋于零。选定第二电机与驱动7.11并设定细分数之后S成为已知常量，故足够大的R和S就使得(b)式的绝对值充分小。实测数据证明，经过整体传动之后，第二电机与驱动7.11在执行中央处理器10指令的过程中产生的运动误差被缩小了约R*S倍。这使得航向姿态的测控精度可达0.1角秒或更高(目前航向姿态测控的全球最高精度为0.5角秒，由瑞士徕卡公司的精密测量机器人创造并保持)。
c.航向数据读取：
第二电机与驱动7.11经过所述航向运动传动过程后的运动结果由第三蜗轮7.4表达。第二同步带放大器7.2将经过传动过程后产生的航向角角度变化放大Z倍后传递给第二编码器7.3并经由第二编码器7.3转换为数字信号上传给中央处理器10。中央处理器10将所得数据除以Z倍后得到竖轴9真实的位置到达数据。
3)精密摄影测量机器人的姿态测控
如图5所示，竖轴9的中轴线l1与横轴8的中轴线l2的几何关系。l1⊥l2，l1与l2交于空间点O(0,0,0)，l1与l2构成的平面Π1与跟踪测量机器人底座平面Π2正交。精密测距单元1的光轴、红外激光光源2的光轴、成像单元3的光轴分别垂直平面Π1，交于横轴8、竖轴9、空间点O(0,0,0)，可都标定在成像单元3的光轴处。
三维姿态系统一般设有音叉，如图4所示音叉转动部分，由精密测距单元1、红外激光光源2和成像单元3、光敏电阻17构成的组件通过横轴8与姿态测控机的音叉连接，航向姿态单元7通过竖轴9与遥感遥测系统连接，竖轴9的转动产生精密摄影测量机器人的航向运动；仰俯姿态单元5经横轴8与音叉连接，横轴8的转动产生精密摄影测量机器人的航向运动。
架设跟踪测量机器人并调整水平姿态单元6之后三维姿态系统的仰俯角和航向角自动归零到位，精密摄影测量机器人进入工作状态。中央处理器10使跟踪测量机器人的仰俯姿态测控和航向姿态测控同步运行。水平姿态单元6一般由机械整平模块6.2和电子补偿模块6.1构成，具体实现为现有技术，中央处理器10和电子补偿模块6.1连接。调整好机械整平模块6.2后，电子补偿模块6.1自动将水平姿态补偿到1角秒的精度并向中央处理器10上传补偿后的水平姿态数据。
跟踪测量机器人的仰俯姿态测控：中央处理器10开启第一电机与驱动5.11，经由仰俯运动传动过程使横轴8向指定位置转动，使仰俯角以设定精度一次性到达指定位置。第一编码器5.3实时测量第一同步带放大器5.2的运动到达位置并同步向中央处理器10上传。中央处理器10据此换算出横轴8的位置到达数据。
精密摄影测量机器人的航向姿态测控：中央处理器10开启第二电机与驱动7.11，经由航向运动传动过程使竖轴9向指定位置转动，使航向角以设定精度一次性到达指定位置。第二编码器7.3实时测量第二同步带放大器7.2的运动到达位置并同步向中央处理器10上传。中央处理器10据此换算出竖轴9的位置到达数据。
四、精密摄影测量机器人的工作方式
基于以上技术方案，本发明实施例所提供的精密摄影测量机器人可以为摄影测量领域带来多方面的改进效果，为便于理解本发明技术效果起见，提供本发明实施例的工作方式特点说明如下：
1、新理念新方法——本质改善工作质量、广泛扩展全新应用：
同步获得物方三维大地坐标、物方影像；通过多系统一体化和数据融合产生新方法，通过新方法提高测量精度改进工作质量、扩展应用。
2、提高测量精度
高精度的姿态测控：航向角测控误差：0.1、仰俯角测控误差：0.1″；
高精度的物方三维大地坐标：无合作目标条件下，测距小于等于1，000m时测量精度可达mm级；有棱镜条件下，测距小于等于3，600m时测量精度可达mm级；
3、改变物方三维大地坐标测量方式，提高工效降低劳动成本和强度：
精密摄影测量机器人自动将其视场内的地形地物在自身屏幕上清晰成像，点击屏幕上的任意点，摄影测量机器人在1-3秒钟内自动获取/存储/显示该目标点在大地坐标系下的三维坐标：毋需合作目标、毋需GPS控制网、毋须陀螺仪、毋需人工跋涉到目标点上去架设仪器，精密摄影测量机器人全自动直接获取其视场及测距范围内任意目标点的三维大地坐标。
4、改变表层形变监测方式，本质改善监测效果、极大提高效率、降低成本：
常规GPS形变监测方式：在对象体(工程体、山体)上设置若干观测桩，将GPS定位仪置于观测桩上测量：一个桩监测对象体的一个点(桩少无法反映对象体的形变情况，桩多则成本过高)，无法设置观测桩的地方不能监测。
精密摄影测量机器人用于形变监测时的特征：
1)改变常规形变监测方式：
一台摄影测量机器人可在极短时间内全自动精确扫描多个目标并长期连续重复；
2)本质改善监测效果、高效率、低成本：
同等监测指标(精度、两次数据之间的时间段长度等)下，可抵数十(快形变，实时解算)、数百至上千台(慢形变，事后解算)mm级精度的GPS定位仪同时工作的效果。在极大提高监测点密度从而本质改善监测效果的同时极大地提高效率、降低成本；
3)不受限于观测桩，可对其测距内的地物进行mm级精度的形变监测；
4)同步获取实时的现场图像。
5、将物方三维大地坐标与物方影像融为一体，同步获取：
全自动地快速同步获取目标点的三维大地坐标和以该目标点为中心的目标点周边地物影像。
6、全自动实时生成全景物方影像：
自动生成带有物方三维大地坐标的360°全景物方影像：多幅连续影像(视场可调且每幅影像的中心点带有物方三维大地坐标)的自动拼接、自动成像。实现便携式单机的摄影测量野外作业。
7、多网融合通信，内业、外业一体化。
为便于实施参考起见，以下对主要功能实现进行介绍：
1、基于物方遥感影像的目标点三维大地坐标高精度遥测
1)全天候自动获取、放大目标点影像
a.自动获取影像：
精密摄影测量机器人在白视、夜视、雾霾条件下对野外实景景物自动成像。
b.自动放大目标点影像：
在成像单元3获取的实景影像中点击选取的目标点，精密摄影测量机器人自动同步完成四项工作：
一是中央处理器10以目标点为新的分划中心，换算出三维姿态系统的运动数据并向仰俯姿态单元5和航向仰俯姿态单元7发出运动指令。仰俯姿态单元5和航向仰俯姿态单元7以小于等于0.1角秒的精度将横轴8和竖轴9转动到位，使轴线L指向目标点；
二是中央处理器10经由第三驱动电路3.15、第三电机3.14、第六蜗杆3.12、第五编码器3.13、第六蜗轮3.11、调整变焦镜组3.7，将成像单元3的视场调至最小，获得最高放大倍数；
三是在选择使用红外激光光源的条件下，中央处理器10经由第一驱动电路2.6、第一电机2.5、第三编码器2.7、红外激光调焦镜2.2将红外激光光源的照射范围调至与成像单元3的最小视场重合；
四是在成像单元3最高放大倍数的目标点实景影像上自动数码变焦再放大(数码变焦放大倍数是根据CCD和显示屏的分辨率标定的常数)，获得光学/数码两级放大后的目标点清晰影像。
2)自动精确瞄准测量目标
在光学/数码两级放大后的目标点清晰影像中点击选定的测量目标，中央处理器10以测量目标为新的分划中心，根据测量目标在两级放大后的目标点清晰影像中的位置算出三维姿态系统的运动数据并向仰俯姿态单元5和航向仰俯姿态单元7发出运动指令。仰俯姿态单元5和航向仰俯姿态单元7以小于等于0.1角秒的精度将横轴8和竖轴9转动到位，使轴线L指向测量目标，完成对测量目标的精确瞄准。
3)对测量目标三维大地坐标的遥测
中央处理器10根据测站常量数据【确定测站时获取的数据：全球定位单元13提供的测站三维大地坐标、通过自动精确瞄准另一已知大地坐标点方法或陀螺仪等方法获取的测站正北方向数据、水平姿态单元6提供的水平姿态数据。下同。】、仰俯姿态单元5和航向仰俯姿态单元7提供的瞄准测量目标的仰俯、航向姿态数据、精密测距单元1提供的测站至测量目标的距离数据计算得到测量目标的三维大地坐标。
4)测量目标三维大地坐标误差
将影响物方三维大地坐标测量精度的主要误差源考虑为测站定位误差、测站找北误差、姿态测量误差、成像误差、瞄准误差、距离测量误差的前提下，精密摄影测量机器人具有很高的测量精度。
测站定位误差：现有的差分定位技术可在30秒钟内达到厘米级定位精度，30分钟内达到mm级的定位精度；
精密摄影测量机器人姿态测量误差：航向角测控误差小于等于0.1″、仰俯角测控误差小于等于0.1″；
精密摄影测量机器人的成像清晰度：按照自动成像方法和自动放大目标方法，可获得高清晰度的目标点影像(与CCD和显示屏的像数相关)；
精密摄影测量机器人的瞄准误差：按照自动成像方法和自动精确瞄准方法，可获得前所未有的瞄准精度，瞄准误差为航向误差0.1″，仰俯误差0.1″；
测站找北误差：精密摄影测量机器人，在全球定位单元13和已知大地坐标点定位精度达到mm级且两者间距离大于500米时，三维姿态系统的姿态测量精度、遥感遥测系统的遥感成像清晰度和自动瞄准精度保证了采用定位找北方法的测站找北误差小于等于5″。
距离测量误差：无合作目标条件下，测距小于等于1，000m时，精密测距单元1测量误差2mm+2PPM，这是最大的误差源。
综上所述，精密摄影测量机器人在距离目标1公里时，遥测测量目标点三维大地坐标的精度可达mm级。
2、基于图像识别、静态目标影像、三维坐标测量的高精度形变监测测量
1)精密摄影测量机器人学习形变测量对象
操作人员在人机交互单元11的触摸屏上选择任意多个形变测量对象中需要监测的测量目标(简称“学习点”。)，中央处理器10协同各相关工作单元获取并存储每个测量目标的相关信息，得到学习成果：带有中心点分划的测量目标详细影像数据(简称“学习影像”)、瞄准测量目标时的姿态数据(简称“学习姿态”)、测站至测量目标的距离数据(简称“学习距离”)、测量目标的三维坐标(简称“学习坐标”)、获取测量目标三维坐标的时间(简称“学习时间”)。
2)精密摄影测量机器人通过图像识别再次瞄准学习点
中央处理器10协同各相关工作单元按设定的时间间隔开始工作，完成4项任务：通过仰俯姿态单元5和航向姿态单元7将瞄准姿态调整到学习姿态；通过红外激光光源2、成像单元3、图像处理单元4再次获得带有中心点分划的测量目标详细影像数据(简称“再次影像”)；通过图像识别单元15在学习影像中挖掘再次影像数据，使两个影像的中心点分划位置都在学习影像上显示；中央处理器10通过两个中心点分划在学习影像上的位置差计算得出再次瞄准学习点的姿态调整参数，仰俯姿态单元5和航向姿态单元7按照姿态调整参数将瞄准姿态调整到学习点上，获得精密摄影测量机器人再次瞄准学习点时的姿态数据(简称“再次姿态”)，完成精密摄影测量机器人再次瞄准学习点的任务。
3)精密摄影测量机器人再次测量学习点
中央处理器10协同各相关工作单元再次测量学习点：通过精密测距单元1再次测量并再次获得测站至目标点细部之间的距离数据(简称“再次距离”)；中央处理器10根据再次距离、再次姿态和测站三维坐标数据可再次解算出学习点的三维坐标(简称“再次坐标”)，再次获取测量目标三维坐标的时间(简称“再次时间”)。
4)精密摄影测量机器人获得学习点的位移矢量数据
学习坐标和学习时间、再次坐标和再次时间分别刻划了两个4维时空点：前者是在学习时间获得的学习点三维坐标，后者是在再次时间获得的学习点三维坐标；以前者为起点，后者为终点，获得学习点在设定时间段内的位移矢量。
5)精密摄影测量机器人获得形变测量对象的形变数据
多个学习点在设定时间段内的位移矢量刻划了形变测量对象在设定时间段内的形变。
3、基于图像识别、静态目标影像、三维坐标测量的高精度裂隙监测测量
1)自定义坐标系
以测站为坐标原点(0,0,0)，将精密摄影测量机器人架设于坐标原点上。
2)获取裂隙的三维影像(裂隙的首次三维影像)
a.按照自动成像方法全天候自动获取、放大裂隙影像，得到光学/数码两级放大后的清晰的二维裂隙影像，由此生成裂隙的三维影像：
b.按二维裂隙影像(裂隙的首次二维影像)界定工作范围：
使用触摸画线(或点击屏幕)方法，在人机交互单元11的触摸屏显示的裂隙的首次二维影像上沿裂隙边缘勾勒任意形状的闭合曲线(或闭合折线)C，中央处理器10将C所包围的区域M界定为工作范围。仰俯姿态单元5和航向姿态单元7按中央处理器10的指令将其运动起止点位置全部落在闭合曲线(或闭合折线)C上。仰俯姿态单元5和航向姿态单元7连续转过以区域M的边界为起止点的仰俯、航向角度使得工作范围正好覆盖了区域M。
c.在界定的工作范围内自动生成三维坐标点阵云(首次三维坐标点阵云)：
按照设定的密度，精密测距单元1、仰俯姿态单元5和航向姿态单元7在界定的工作范围内同步工作，连续向中央处理器10提供目标变量数据。中央处理器10根据测站常量数据和目标变量数据连续解算，在界定的工作范围内获得三维坐标点阵云。对裂隙的监测性跟踪测量常常不需要在大地坐标中进行。在毋须将自定义坐标转换为大地坐标的情形下，不存在测站定位误差和测站找北误差，故本节所述之点阵云中每一个点的三维坐标精度均高于第1节基于物方遥感影像的目标点三维大地坐标高精度遥测所得三维大地坐标精度。
d.自动生成三维裂隙影像(裂隙的首次三维影像)：
中央处理器10运行包括非线性K最近邻点算法在内的数据挖掘程序，在所述二维裂隙影像中利用已知的三维坐标点阵云向无三维坐标的点推算三维坐标，获得三维裂隙影像。它是三维可视化的可量测影像。
3)再次获取裂隙的三维影像(裂隙的再次三维影像)
在经过设定的时间段之后，精密摄影测量机器人按上述方法再次获取裂隙经过设定的时间段之后的再次二维裂隙影像、再次三维坐标点阵云、再次三维影像。
4)获得裂隙发展的位移矢量数据集合
通过图像识别单元15在裂隙的首次三维影像中挖掘裂隙的再次三维影像数据，使两个影像的中心点分划位置都在首次三维影像上显示；
中央处理器10以首次二维裂隙影像的中心点分划位置为球心，按设定密度作射线族，使射线族中的每条射线都经过首次二维裂隙影像的边界和再次二维裂隙影像的边界；
中央处理器10提取首次三维影像边界的三维坐标点阵云数据和再次三维影像边界的三维坐标点阵云数据，通过射线配对，得到从首次三维影像边界到再次三维影像边界构成的三维位移矢量数据集合。
5)高精度裂隙监测测量
三维位移矢量数据集合精确刻划了裂隙在设定时间段内的发展。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (7)
1.一种精密摄影测量机器人，其特征在于：包括遥感遥测系统、三维姿态系统和中央控制与定位通信系统，
遥感遥测系统包括精密测距单元(1)、红外激光光源(2)、成像单元(3)、图像处理单元(4)和光敏电阻(17)；
三维姿态系统包括仰俯姿态单元(5)、水平姿态单元(6)、航向姿态单元(7)、横轴(8)和竖轴(9)；横轴(8)的中轴线与竖轴(9)的中轴线相互正交且交于空间点O；
中央控制与定位通信系统包括中央处理器(10)、人机交互单元(11)、存储单元(12)、全球定位单元(13)、通信单元(14)、图像识别单元(15)和电源单元(16)，中央处理器(10)与精密测距单元(1)、红外激光光源(2)、成像单元(3)、图像处理单元(4)、仰俯姿态单元(5)、水平姿态单元(6)、航向姿态单元(7)、人机交互单元(11)、存储单元(12)、全球定位单元(13)、通信单元(14)、图像识别单元(15)、电源单元(16)、光敏电阻(17)分别连接；
精密测距单元(1)的光轴、红外激光光源(2)的光轴、成像单元(3)的光轴标定在同一轴线L上，称为三光同轴；轴线L过空间点O与横轴(8)的中轴线正交；
所述三维姿态系统中，
所述仰俯姿态单元(5)包括第一离合器(5.1)、第一同步带放大器(5.2)、第一编码器(5.3)、第一蜗轮(5.4)、第一同步带轮(5.5)、第一蜗杆(5.6)、第一弹性机构(5.7)、第二蜗轮(5.8)、第二弹性机构(5.9)、第二蜗杆(5.10)和第一电机与驱动(5.11)，第一电机与驱动(5.11)连接第二蜗杆(5.10)，第二蜗轮(5.8)和第二蜗杆(5.10)经第二弹性机构(5.9)啮合，第二蜗轮(5.8)和第一蜗杆(5.6)经第一弹性机构(5.7)啮合，第一蜗轮(5.4)和第一蜗杆(5.6)之间经第一同步带轮(5.5)传动，第一蜗轮(5.4)和第一编码器(5.3)之间经第一同步带放大器(5.2)传动，第一蜗轮(5.4)连接第一离合器(5.1)，第一离合器(5.1)闭合时连接横轴(8)，中央处理器(10)和第一离合器(5.1)、第一同步带放大器(5.2)、第一编码器(5.3)、第一电机与驱动(5.11)分别连接；
设第一同步带放大器(5.2)的传动比为1：H，中央处理器(10)经第一电机与驱动(5.11)的输出在传动后在第一蜗轮(5.4)所产生仰俯运动结果由第一同步带放大器(5.2)放大H倍，放大结果传递给第一编码器(5.3)并经由第一编码器(5.3)转换为数字信号上传给中央处理器(10)，中央处理器(10)将所得数据除以H倍后得到横轴(8)真实的位置到达数据；
所述航向姿态单元(7)包括第二离合器(7.1)、第二同步带放大器(7.2)、第二编码器(7.3)、第三蜗轮(7.4)、第二同步带轮(7.5)、第三蜗杆(7.6)、第三弹性机构(7.7)、第四蜗轮(7.8)、第四弹性机构(7.9)、第四蜗杆(7.10)、第二电机与驱动(7.11)，第二电机与驱动(7.11)连接第四蜗杆(7.10)，第四蜗轮(7.8)和第四蜗杆(7.10)经第四弹性机构(7.9)啮合，第四蜗轮(7.8)和第三蜗杆(7.6)经第三弹性机构(7.7)啮合，第三蜗轮(7.4)和第三蜗杆(7.6)之间经第二同步带轮(7.5)传动，第三蜗轮(7.4)和第二编码器(7.3)之间经第二同步带放大器(7.2)传动，第三蜗轮(7.4)连接第二离合器(7.1)，第二离合器(7.1)闭合时连接竖轴(9)，中央处理器(10)和第二离合器(7.1)、第二同步带放大器(7.2)、第二编码器(7.3)、第二电机与驱动(7.11)分别连接；
设第二同步带放大器(7.2)的传动比为1：Z，中央处理器(10)经第二电机与驱动(7.11)的输出在传动后在第三蜗轮(7.4)所产生的仰俯运动结果由第二同步带放大器(7.2)放大Z倍，放大结果传递给第二编码器(7.3)并经由第二编码器(7.3)转换为数字信号上传给中央处理器(10)，中央处理器(10)将所得数据除以Z倍后得到竖轴(9)真实的位置到达数据。
2.根据权利要求1所述的精密摄影测量机器人，其特征在于：所述红外激光光源(2)包括红外激光镜头(2.1)、红外激光调焦镜(2.2)、红外激光发生器(2.3)、泵浦电源(2.4)、第一电机(2.5)、第一驱动电路(2.6)和第三编码器(2.7)，红外激光镜头(2.1)、红外激光调焦镜(2.2)、红外激光发生器(2.3)、泵浦电源(2.4)依次连接，第一电机(2.5)与红外激光调焦镜(2.2)、第一驱动电路(2.6)、第三编码器(2.7)分别连接，中央处理器(10)和泵浦电源(2.4)、第一驱动电路(2.6)、第三编码器(2.7)分别连接；
所述成像单元(3)包括第二电机(3.1)、第二驱动电路(3.2)、第五蜗轮(3.3)、第五蜗杆(3.4)、第四编码器(3.5)、物镜(3.6)、变焦镜组(3.7)、调焦镜(3.8)、成像镜组(3.9)、双滤光片结构CCD模块(3.10)、第六蜗轮(3.11)、第六蜗杆(3.12)、第五编码器(3.13)、第三电机(3.14)和第三驱动电路(3.15)，物镜(3.6)、变焦镜组(3.7)、调焦镜(3.8)、成像镜组(3.9)、双滤光片结构CCD模块(3.10)依次连接，第二驱动电路(3.2)、第二电机(3.1)、第五蜗杆(3.4)、第四编码器(3.5)依次连接，第五蜗杆(3.4)与第五蜗轮(3.3)啮合，第五蜗轮(3.3)连接调焦镜(3.8)，第三驱动电路(3.15)、第三电机(3.14)、第六蜗杆(3.12)、第五编码器(3.13)依次连接，第六蜗杆(3.12)与第六蜗轮(3.11)啮合，第六蜗轮(3.11)连接变焦镜组(3.7)，中央处理器(10)和第二驱动电路(3.2)、第四编码器(3.5)、第五编码器(3.13)、第三驱动电路(3.15)、双滤光片结构CCD模块(3.10)分别连接。
3.根据权利要求2所述的精密摄影测量机器人，其特征在于：基于光敏电阻(17)进行自主成像过程，包括根据白光光通量，光敏电阻(17)发出信号控制中央处理器(10)关闭或打开泵浦电源(2.4)，对应白光光源或红外激光光源；成像单元(3)连接图像处理单元(4)，成像结果由图像处理单元(4)判断图像清晰度，在白光光源下的成像结果达不到清晰度要求时，中央处理器(10)打开泵浦电源(2.4)提供红外激光光源。
4.根据权利要求3所述的精密摄影测量机器人，其特征在于：所述自主成像过程的工作步骤如下，
步骤1，进行成像光源初始选择，实现如下，
在白光光通量足以使双滤光片结构CCD模块(3.10)白光成像时，光敏电阻(17)的信号口处于闭合状态，中央处理器(10)关闭泵浦电源(2.4)，进入步骤2；白光光通量不足以双滤光片结构CCD模块(3.10)白光成像时，光敏电阻(17)的信号口处于常开状态，中央处理器(10)开启泵浦电源(2.4)，红外激光光源(2)照射目标，成像单元(3)接受自目标返回的红外激光，进入步骤4，
步骤2，白光光源下，对良好能见度及雾霾环境的自适应和成像光源的自主选择，实现如下，
中央处理器(10)读取调焦镜(3.8)的调焦标定值驱动第二电机(3.1)依次到达各相应标定位置，在每个相应标定位置，白光信号经由成像单元(3)转换为数字信号后到达图像处理单元(4)，图像处理单元(4)获取图像值并比较，记录使图像值最大的第二电机(3.1)标定位置为使图像最清晰处；
中央处理器(10)对目标景物的所有图像值进行分析处理，
若图像值的最大值与最小值之差的绝对值大于预设正实数Q1，则判定测站处于良好能见度环境，进入步骤3；
若图像值的最大值与最小值之差的绝对值小于预设正实数Q1大于预设正实数Q2，则判定测站处于中度或轻度雾霾环境，进入步骤4；
若图像值的最大值与最小值之差的绝对值小于预设正实数Q2，则判定测站处于重度雾霾环境，中央处理器(10)报警，停止流程；
其中，预设正实数Q1大于预设正实数Q2；
步骤3，基于白光光源的自动成像，实现如下，
首先进行自动调焦，中央处理器(10)向第二驱动电路(3.2)发出指令，使第二电机(3.1)、第五蜗杆(3.4)转动，第四编码器(3.5)实时记录第五蜗杆(3.4)的运动状态同步反馈给中央处理器(10)，中央处理器(10)算出脉冲修正值并据此发出下一指令，直到第五蜗杆(3.4)转动到设定的位置并通过第五蜗轮(3.3)完成对调焦镜(3.8)的焦距调整；
然后进行自动成像，白光信号经过物镜(3.6)、调焦镜(3.7)和成像镜组(3.8)到达双滤光片结构CCD模块(3.10)，双滤光片结构CCD模块(3.10)将白光信号转换成数字信号后传至图像处理单元(4)，图像处理单元(4)得到清晰的景物图像并上传至中央处理器(10)，完成基于白光光源的自动成像任务，结束流程；
步骤4，基于红外激光光源的自动成像，实现如下，
首先红外激光照射范围准确覆盖成像单元(3)的视场：
中央处理器(10)同时完成两项工作，一是自动变倍，包括开启第三驱动电路(3.15)，使第三电机(3.14)带动第六蜗杆(3.12)运动到Pi位置，第六蜗杆(3.12)带动涡轮(3.11)使变焦镜组(3.7)将成像单元(3)的视场调整到执行第i类任务所需的大小，第五编码器(3.13)将第六蜗杆(3.12)的实际到达位置上传给中央处理器(10)；二是视场与照射范围重合，包括是向第一驱动电路(2.6)发出指令使第一电机(2.5)带动红外激光调焦镜(2.2)运动到Qi位置，使红外激光光源(2)的照射范围正好覆盖成像单元(3)的视场；
其中，标定常数Pi是成像单元(3)的视场执行第i类任务时的视场，称为Pi成像视场，i＝1,2,3,.....J，J为总类数，标定常数Qi是与Pi一一对应的红外激光聚焦值，红外激光调焦镜(2.2)处于Qi位置时红外激光照射范围与Pi成像视场重合，Pi被标定后，Qi根据Pi标定；
然后进行自动成像，从目标景物返回的红外激光信号通过物镜(3.6)、变焦镜组(3.7)、调焦镜(3.8)、成像镜组(3.9)到达双滤光片结构CCD模块(3.10)，双滤光片结构CCD模块(3.10)将红外激光信号转换成数字信号后传至图像处理单元(4)，图像处理单元(4)得到清晰景物图像并上传至中央处理器(10)，完成基于红外激光光源的自动成像任务。
5.根据权利要求4所述的精密摄影测量机器人，其特征在于：基于自主成像过程，执行被测目标三维大地坐标遥测，工作步骤如下，
1)全天候自动获取并放大目标点影像，实现如下，
a.基于自主成像过程自动获取实景影像：
b.自动放大目标点影像，包括当用户在通过人机交互单元(11)在实景影像中点击选取目标点时，中央处理器(10)自动同步完成四项工作如下，
一是以目标点为分划中心，换算出三维姿态系统的运动数据并向仰俯姿态单元(5)和航向仰俯姿态单元(7)发出指令，仰俯姿态单元(5)和航向仰俯姿态单元(7)分别将横轴(8)和竖轴(9)转动到位，使轴线L指向目标点；
二是经由第三驱动电路(3.15)、第三电机(3.14)、第六蜗杆(3.12)、第五编码器(3.13)、第六蜗轮(3.11)、调整变焦镜组(3.7)，将成像单元(3)的视场调至最小，获得最高放大倍数；
三是在选择使用红外激光光源时，中央处理器(10)经由第一驱动电路(2.6)、第一电机(2.5)、第三编码器(2.7)、红外激光调焦镜(2.2)将红外激光光源的照射范围调至与成像单元(3)的最小视场重合；
四是在根据成像单元(3)最高放大倍数放大的目标点实景影像上再进行数码变焦放大，获得光学及数码两级放大后的目标点清晰影像；
2)自动精确瞄准测量目标，实现如下，
当用户在光学和数码两级放大后的目标点清晰影像中点击选定的测量目标时，中央处理器(10)以测量目标为新的分划中心，根据测量目标在两级放大后的目标点清晰影像中的位置算出三维姿态系统的运动数据并向仰俯姿态单元(5)和航向仰俯姿态单元(7)发出指令，仰俯姿态单元(5)和航向仰俯姿态单元(7)将横轴(8)和竖轴(9)转动到位，使轴线L指向测量目标，完成对测量目标的精确瞄准；
3)对测量目标三维大地坐标的遥测，实现如下，
中央处理器(10)根据测站常量数据和目标变量数据计算得到测量目标的三维大地坐标，所述目标变量数据包括仰俯姿态单元(5)和航向仰俯姿态单元(7)获取的航向姿态数据和仰俯姿态数据、精密测距单元(1)提供的测站至测量目标的距离数据。
6.根据权利要求5所述的精密摄影测量机器人，其特征在于：对选择形变测量对象中任意多个需要监测的目标地物为被测目标，进行形变监测测量，工作步骤如下，
1)学习形变测量对象，实现如下，
在人机交互单元(11)的触摸屏上选择任意多个形变测量对象中需要监测的测量目标作为学习点，中央处理器(10)协同各相关工作单元获取并存储每个测量目标的相关信息，得到学习成果如下，
带有中心点分划的测量目标详细影像数据，简称学习影像；
瞄准测量目标时的姿态数据，简称学习姿态；
测站至测量目标的距离数据，简称学习距离；
测量目标的三维坐标，简称学习坐标；
获取测量目标三维坐标的时间，简称学习时间；
2)通过图像识别再次瞄准学习点，实现如下，
中央处理器(10)协同各相关工作单元按设定的时间间隔开始工作，完成4项任务如下，
通过仰俯姿态单元(5)和航向姿态单元(7)将瞄准姿态调整到学习姿态；
通过红外激光光源(2)、成像单元(3)、图像处理单元(4)再次获得带有中心点分划的测量目标详细影像数据，简称再次影像；
通过图像识别单元(4)在学习影像中挖掘再次影像数据，使两个影像的中心点分划位置都在学习影像上显示；
通过两个中心点分划在学习影像上的位置差计算得出再次瞄准学习点的姿态调整参数，仰俯姿态单元(5)和航向姿态单元(7)按照姿态调整参数将瞄准姿态调整到学习点上，获得精密摄影测量机器人再次瞄准学习点时的姿态数据，简称再次姿态；
3)再次测量学习点，实现如下，
中央处理器(10)协同各相关工作单元再次测量学习点，通过精密测距单元(1)再次测量并再次获得测站至目标点细部之间的距离数据，简称再次距离；
中央处理器(10)根据再次距离、再次姿态和测站三维坐标数据解算出学习点的三维坐标，简称再次坐标；
再次获取测量目标三维坐标的时间，简称再次时间；
4)获得学习点的位移矢量数据，实现如下，
学习坐标和学习时间、再次坐标和再次时间分别刻划了两个4维时空点，前者是在学习时间获得的学习点三维坐标，后者是在再次时间获得的学习点三维坐标；以前者为起点，后者为终点，获得学习点在设定时间段内的位移矢量；
5)获得形变测量对象的形变数据，多个学习点在设定时间段内的位移矢量刻划了形变测量对象在设定时间段内的形变。
7.根据权利要求5所述的精密摄影测量机器人，其特征在于：执行基于目标影像和三维坐标的高精度裂隙监测测量，工作步骤如下，
1)自定义坐标系，以测站为坐标原点(0,0,0)，将精密摄影测量机器人架设于坐标原点上；
2)获取裂隙的首次三维影像，获取裂隙的三维影像的过程包括以下步骤，
a.获取并放大目标点影像，得到光学和数码两级放大后的二维裂隙影像；
b.按二维裂隙影像界定工作范围，实现方式如下，
当用户在人机交互单元(11)的触摸屏显示的裂隙的首次二维影像上沿裂隙边缘勾勒任意形状的闭合曲线C时，中央处理器(10)将C所包围的区域M界定为工作范围，仰俯姿态单元(5)和航向姿态单元(7)按中央处理器(10)的指令将运动起止点位置全部落在闭合曲线C上，仰俯姿态单元(5)和航向姿态单元(7)连续转过以区域M的边界为起止点的仰俯、航向角度使得工作范围正好覆盖区域M；
c.在界定的工作范围内自动生成三维坐标点阵云，实现方式如下，
按照设定的密度，精密测距单元(1)、仰俯姿态单元(5)和航向姿态单元(7)在界定的工作范围内同步工作，连续向中央处理器(10)提供目标变量数据；中央处理器(10)根据测站常量数据和目标变量数据连续解算，在界定的工作范围内获得三维坐标点阵云；
d.自动生成三维裂隙影像，实现方式如下，
中央处理器(10)在二维裂隙影像中利用已知的三维坐标点阵云向无三维坐标的点推算三维坐标，获得三维裂隙影像；
3)再次获取裂隙的三维影像，包括在经过设定的时间段之后，根据获取裂隙的三维影像的过程获取再次二维裂隙影像、再次三维坐标点阵云、再次三维影像；
4)获得裂隙发展的位移矢量数据集合，实现方式如下，
通过图像识别单元(4)在裂隙的首次三维影像中挖掘裂隙的再次三维影像数据，使两个影像的中心点分划位置都在首次三维影像上显示；
中央处理器(10)以首次二维裂隙影像的中心点分划位置为球心，按设定密度作射线族，使射线族中的每条射线都经过首次二维裂隙影像的边界和再次二维裂隙影像的边界；
中央处理器(10)提取首次三维影像边界的三维坐标点阵云数据和再次三维影像边界的三维坐标点阵云数据，通过射线配对，得到从首次三维影像边界到再次三维影像边界构成的三维位移矢量数据集合，刻划了裂隙在设定时间段内的发展。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN201410113557.6A CN103837138B (zh) | 2014-03-25 | 2014-03-25 | 精密摄影测量机器人 |
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|---|---|---|---|
| CN201410113557.6A CN103837138B (zh) | 2014-03-25 | 2014-03-25 | 精密摄影测量机器人 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
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Citations (7)
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|---|---|---|---|---|
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| CN101430207A (zh) * | 2007-11-09 | 2009-05-13 | 三星电子株式会社 | 使用结构光产生三维地图的设备和方法 |
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| CN101196561A (zh) * | 2007-12-26 | 2008-06-11 | 北京理工大学 | 一种无线测距全向图像组合定位系统 |
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