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Auteur J.G. Wang |
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Titre : Boresight and lever arm calibration of a mobile terrestrial Lidar system Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Leslar, Auteur ; J.G. Wang, Auteur ; B. Hu, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 97 - 112 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] acquisition simultanée
[Termes IGN] angle de visée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] point d'appui
[Termes IGN] surface plane
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreRésumé : (auteur) Unlike Mobile Airborne LiDAR (MAL), it has become common for Mobile Terrestrial LiDAR (MTL) systems to consist of two or more LiDAR sensors. It is a challenging task for a user to simultaneously verify and calibrate their lever arms and boresight angles with respect to the IMU using the kinematic data. This paper presents a novel method for determination of MTL calibration parameters using the vector geometry created by a stereo pair of MTL sensors. Through the use of the stereo information provided by a pair of MTL sensors working in tandem, system parameters such as lever arm and boresight angles can be determined for both sensors based on a single pass of a calibration object or scene. In this way, any data collected by a multi-sensor MTL can potentially be used to calibrate the system. Unlike many other calibration methods for calibrating MTL and MAL systems, the proposed method enables the simultaneous calibration of all lever arm and bore sight parameters for all of the LiDAR sensors integrated into the MTL system. Many MTL systems do not make it easy for end users to measure the lever arms, usually forcing users to fall back on mechanical drawings to determine the lever arms. The calibration method has been realized using test data acquired by two independent Lynx Mobile Mapper systems on 1) a single pass of a typical 400-m-long urban street scene and 2) a single pass around a calibration building. Each experiment succeeded at producing arc - second accurate boresight and sub-centimetre accurate lever arm parameters. Several scenarios were run. It was found that this accuracy level could be practically maintained with a control field consisting of five to seven control points distributed on horizontal and vertical surfaces. Numéro de notice : A2016-678 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2016-202 En ligne : http://dx.doi.org/10.5623/cig2016-202 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81932
in Geomatica > vol 70 n° 2 (June 2016) . - pp 97 - 112[article]
Titre : Error analysis of a mobile terrestrial LiDAR system Type de document : Article/Communication Auteurs : M. Leslar, Auteur ; B. Hu, Auteur ; J.G. Wang, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 183 - 194 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] capteur terrestre
[Termes IGN] centrale inertielle
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] lidar mobile
[Termes IGN] navigation inertielle
[Termes IGN] propagation d'erreur
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] système de numérisation mobile
[Termes IGN] télémètre laser terrestreIndex. décimale : 33.80 Lasergrammétrie Résumé : (Auteur) La compréhension des effets des erreurs sur les nuages de points du LiDAR terrestre mobile (MTL) n'a pas augmenté avec sa popularité. Dans le présent article, nous avons effectué des analyses globales des erreurs fondées sur la théorie de propagation des erreurs et une étude globale de la sensibilité dans le but de décrire quantitativement les effets, sur le nuage de points, de diverses sources d'erreurs dans un système MTL. Nous avons envisagé deux scénarios, le premier utilisant les incertitudes dans les variables de mesure et de calibration qui sont normalement attendues pour les systèmes MTL qui existent actuellement et le second utilisant une situation idéale où les valeurs de mesure et de calibration ont été bien ajustées. Il a été établi que la proportion la plus élevée d'erreurs dans le nuage de points peut être attribuée aux paramètres de visée et de levier pour les systèmes MTL calibrés en utilisant des méthodes non rigoureuses. Plus particulièrement, dans une condition d'erreurs mal contrôlées, le levier entre le LiDAR et l'axe Z du INS (système de navigation par inertie) et l'angle de roulis entre le LiDAR et l'INS ont contribué à des erreurs plus grandes dans le nuage de points résultant que tout autre paramètre, y compris la position du INS. Dans des conditions d'erreurs fortement contrôlées, la position du INS est devenue la principale source d'erreurs dans le nuage de points. De plus, l'analyse de la variance conditionnelle a démontré que la majorité des erreurs dans un nuage de points peut être attribuée aux variables individuelles. Les erreurs causées par les interactions entre les diverses variables sont minimes et peuvent être considérées comme négligeables. Numéro de notice : A2014-622 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.5623/cig2014-303 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2014-303 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75001
in Geomatica > vol 68 n° 3 (September 2014) . - pp 183 - 194[article]
Titre : Rewiew of non-parametric models for dam deformation analysis in China Type de document : Article/Communication Auteurs : N. Deng, Auteur ; Y. Zhang, Auteur ; Szostak-chrzanowski, Auteur ; J.G. Wang, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : 9 p. ; pp 211 - 219 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] barrage
[Termes IGN] Chine
[Termes IGN] classificateur non paramétrique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] déformation d'édifice
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] modèle de déformation tectonique
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] surveillance d'ouvrageRésumé : (Auteur) L'analyse de la déformation d'un barrage est l'une des composantes essentielles de la surveillance et de la gestion de la sécurité du barrage. En général, les modèles dynamiques utilisés pour l'analyse de la déformation du barrage englobent des modèles paramétriques et non paramétriques. En Chine, une grande partie de l'effort de recherche en matière d'analyse de données a été dirigée vers le développement de nouveaux modèles non paramétriques comme la « régression pas à pas », la « régression partielle par moindres carrés », le « réseau neuronal artificiel », la « série chronologique », le « système Grey » et leurs combinaisons. Ces méthodes ont été utilisées pour effectuer des analyses de déformation de barrage et ont obtenu des résultats satisfaisants tant pour la modélisation que pour la prédiction des déformations. Cet article débute par une discussion sur la sélection des variables environnementales pour la modélisation de la déformation. Les principes des différentes méthodes des modèles non paramétriques utilisés en Chine sont ensuite présentés accompagnés d'un examen des applications de ces modèles pour la surveillance de la sécurité du barrage. Enfin, l'intégration des différents modèles pour la surveillance du barrage est évaluée. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2009-459 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2009-0030 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2009-0030 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30088
in Geomatica > vol 63 n° 3 (September 2009) . - 9 p. ; pp 211 - 219[article]Réservation
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Titre : Filtermethoden zur fehlertoleranten kinematischen Positionsbestimmung Titre original : Filtering methods for error-tolerant kinematic positioning Type de document : Monographie Auteurs : J.G. Wang, Auteur Editeur : Munich : Universität der Bundeswehr Année de publication : 1997 Collection : Schriftenreihe des Instituts für Geodäsie, ISSN 0173-1009 num. 52 Importance : 135 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Allemand (ger) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] compensation
[Termes IGN] erreur systématique
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] GPS en mode cinématique
[Termes IGN] positionnement cinématique
[Termes IGN] varianceRésumé : (Auteur) The estimation process, the Kalman filter, is probably the most common optimal filtering technique for estimating the state of a linear system. In this thesis filtering methods for error-tolerant kinematic positioning are systemtic researched. This includes such topics as, statistical tests, the identification of gross errors in the observations, the identification of sensor systematic errors, the estimation of variance components and robust estimation in the Kalman filter.
With respect to theory, the analysis of reliability was incorporated into the theory of the Kalman filter as one of the most important parts on the quality control of a linear system. The method developed by Foerstner [19791 on the a-posteriori estimation of variance components was used for each type of observation and for all factors of the process noise in the Kalman filter. The difference between the FM-smoothing [Mayne, 1966; Fraser 1967] and the RTS-smoothing [Rauch, Tung, Striebel, 1965] was illuminated by objective functions and with the help of some examples. For the identification of gross errors a method was developed which makes use of additional parameters in the estimation process. The initialisation of these additional parameters can be introduced into the system as pseudo-observations, with expection zero and the very large variance. The robust method developed by Li [1983] was also realized in the Kalman filter.
With regard to the application of the Kalman filter to kinematic surveying, three models presented in this thesis were evaluated in the context of quality control with respect to accuracy, reliability, predictive residual errors, corrections of the observations and curvature of the filtered trajectories. Furthermore, statistical tests, methods for identification and compensation of gross errors in observations and methods for identification and compensation of sensor systematic errors and robust Kalman filter were investigated. All methods described in this thesis are put into practice with the help of simulated examples and were compared under the aspects mentioned above.
Chapter 1 gives an introduction to this thesis.
In Chapter 2 the fundamental principles of optimal linear filtering in discrete time is briefly introduced at first. Then the Kalman filter algorithm is derived using a least-squares approach. Afterwards it goes into the quality control in the Kalman filter. Especially the importance of the redundancies of the various kinds of observations is emphasized. The method of the a-posteriori estimation of variance components [Foerstner, 19791 will be used in the Kalman filter in this Chapter.
Chapter 3 presents the necessary fundamentals of kinematics
Chapter 4 is devoted to the establishment and evaluation of system models for kinematic positioning. The main aspects of Chapter 2 are realized for the filtering of land vehicle trajectories and are discussed in detail by three simulated examples. This performance analysis is very important for the practical application of the Kalman filter on kinematic positioning of land vehicle trajectories.
The next three Chapters, Chapter 5, 6 and 7, form two important parts of this thesis. The first one deals with the identification and compensation of gross errors in observations in Chapters 5 and 7. The second one deals with the identification and compensation of sensor systematic errors.
On one hand, the statistical tests and the recognizability of gross errors in observations are put up for the Kalman filter in Chapter 5. On the other hand, three proceedings are described for the identification and compensation of gross errors in the observations.
Chapter 6 concerns itself with the identification and compensation of sensor systematic errors. The considered systematic errors are constant, constant with a leap and time varying sensor systematic errors. The recognizability of the constant systematic error is also investigated in this Chapter.
Chapter 7 goes back to the handling of gross observation errors but only relating to robust Kalman filter. Two kinds of robust Kalman filter are described in detail. The first kind are the one-step methods, which are used directly in real time. The scaled-contaminated model and the methods which uses score functions based on the Bayes' theorem belong to this kind of robust Kalman filter. The second kind are the methods based on the weight or variance iteration of observations, which flow from the adjustment into the Kalman filter and are used in post processing. As examples, two algorithms are constructed with the Huber-function and the Hampel-function respectively. Besides, the robust method based on the a-posteriori estimation of variance components of observations, which was developed by Li [1983], is realized in the Kalman filter in this Chapter.
In Chapter 8, a strategy is presented for a comprehensive post processing of data from the kinematic surveying of land vehicle trajectory.
Chapter 9 summarizes the thesis.Numéro de notice : 61553 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=60949 Réservation
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