TCA1800测量机器人变形自动化监测系统的建立与应用研究

摘要

本文基于Leica TCA1800测量机器人的自动目标识别ATR(Automatic Target Recognition)功能及其提供的GeoCom程序开发接口，通过Visual Basic2005.Net建立远程无线变形自动化监测系统。该系统将远程数据传输、远程图像监控、数据库技术和变形监测理论等集于一体，能够实现远程、无人值守、定时智能化采集和存储数据，并进行测量数据日平均、差分、坐标转换处理，预测变形趋势，输出原始数据、后处理数据、变形曲线图和日志等。本文主要的研究工作如下： (1)研究测量机人GeoCom的开发方法，并选用GeoCom动态链接库GCOM107为开发接口，利用Visual Basic2005.Net编写智能化数据采集和控制模块。在数据采集过程中，对超出重复测量标准差限差和测点点位移动限差的点，利用桌面精灵进行报警提示并播放报警音乐。 (2)通过智能化数据采集和控制模块，进行了TCA1800的ATR自动测距和测角精度分析实验。通过分析，认为TCA1800测距不论在晴天、小雨天还是晚上均很稳定，但一天中距离测量相对差较大；角度测量精度在日出和日落时，有明显的下降，而凌晨测量精度相对较高，且ATR自动测量精度优于人工观测。因此，变形监测时，在一天不同时间段测量取其日平均值作为一个周期，并通过差分或坐标转换来提高精度，最好不要在日出和日落等气象条件变化大的时间测量。 (3)研究了变形监测数据处理理论，并将基准点稳定性分析、基于测站点稳定的差分处理、基于测站点不稳定的坐标转换和曲线回归、BP神经网络和GM(1，1)模型集成到系统的数据处理模块和预测模块之中。 (4)系统通过远程数据与图像传输设备，及相应的程序模块，能够实现测量机器人的远程控制与通信，并根据需要捕捉和录制仪器周边图像。 (5)将数据库技术集成到系统，使系统能够管理不同的监测项目，快速浏览编辑海量原始测量数据和后处理数据。 利用实验室的条件，对系统进行监测实验。通过实验表明，系统各功能模块运行正常，输出的原始数据、后处理数据和变形曲线图简洁明了。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章引言

1.1变形监测的目的和意义

1.2测量机器人变形监测技术的发展概况

1.3课题研究的内容及关键技术

第2章测量机器人及其开发方法介绍

2.1徕卡测量机器人简介

2.1.1自动目标识别与照准

2.1.2导向光EGL

2.2徕卡GeoBasic机载程序开发

2.2.1GeoBasic介绍

2.2.2GeoBasic语法

2.2.3GeoBasic开发步骤

2.3徕卡GeoCom外部控制程序开发

2.3.1GeoCom介绍

2.3.2GeoCom语法

2.3.3GeoCom通信模式

2.3.4GeoCom开发步骤

第3章测量机器人测量精度分析与改正研究

3.1测量机器人测距与测角原理

3.1.1测距原理

3.1.2测角原理

3.2测量机器人精度分析

3.2.1ATR测距内符合精度

3.2.2 ATR测角精度

3.2.3 ATR点位精度

3.3测量机器人测距与测角改正

3.3.1测距气象改正

3.3.2测角改正

第4章变形自动化监测系统的数据处理研究

4.1监测网分类

4.1.1相对网

4.1.2绝对网

4.2监测网平差模型

4.2.1经典自由网平差模型

4.2.2自由网拟稳平差模型

4.2.3秩亏自由网平差模型

4.3监测网点稳定性分析

4.3.1平均间隙法

4.3.2单点检验法

4.4测量机器人观测数据处理

4.4.1三维极坐标测量与精度分析

4.4.2差分改正模型

4.4.3坐标转换模型

第5章变形自动化监测系统的变形预测模型

5.1回归分析模型

5.1.1曲线回归

5.1.2多元线性回归

5.2人工神经网络模型

5.2.1 BP网络原理

5.2.2 BP算法步骤

5.3灰色系统理论模型

5.3.1数据生成运算

5.3.2 GM(1，1)模型

5.4灰色BP神经网络

5.4.1模型建立的原理

5.4.2模型建立的步骤

第6章变形自动化监测系统的建立与应用

6.1系统总体设计

6.1.1需求分析

6.1.2设计原则

6.1.3系统环境

6.1.4出错处理

6.2系统数据库设计

6.2.1系统数据的特点

6.2.2数据库设计原则

6.2.3数据库结构设计

6.2.4数据字典设计

6.3系统详细设计

6.3.1系统结构

6.3.2数据库访问模块

6.3.3身份验证模块

6.3.4项目管理模块

6.3.5初始设置模块

6.3.6初始学习模块

6.3.7自动测量模块

6.3.8数据处理模块

6.3.9变形预测模块

6.3.10输入输出模块

6.3.11系统设置模块

6.3.12图像监控模块

6.3.13系统帮助模块

6.4系统应用实验

6.4.1应用实验步骤

6.4.2应用实验数据

6.4.3实验成果数据

第7章结论与展望

7.1结论

7.2展望

致谢

参考文献

附录