典型文献
基于毫米波雷达获取料堆DEM的插值方法研究
文献摘要：
针对现有的全自动堆取料机技术的发展过程中存在料堆高程模型获取困难、测量装置环境适应性差、成本高和模型精度低的问题,提出利用77 GHz毫米波雷达、差分北斗和角度编码器的集成技术获取大型料堆表面的离散点云数据.推导出多传感数据融合获取离散点云数据的公式,并提出采用量子化鸽群优化Kriging插值算法获取料堆的数字高程模型(DEM),采用交叉验证的方式对比分析了优选参数后改进的普通Kriging、普通Kriging、反距离加权、基于三角剖分的线性和自然邻域插值算法,改进后的Kriging插值算法均方根误差低于0.37 m,均方误差低于0.14 m,均方根误差相比普通Kriging插值算法降低了 39.9％.在现场的测试过程中,该方法可不受天气和粉尘的影响得到料堆的DEM,能够满足堆取料机全自动项目对精度的需求.
文献关键词：
计量学;料堆;DEM;毫米波雷达;点云数据;量子化鸽群优化算法;改进Kriging插值算法
中图分类号：
作者姓名：
孔德明;曹帅;沈阅;周逸人
作者机构：
燕山大学 电气工程学院,河北 秦皇岛066004;河北燕大燕软信息系统有限公司,河北秦皇岛066004
文献出处：
引用格式：
[1]孔德明;曹帅;沈阅;周逸人-.基于毫米波雷达获取料堆DEM的插值方法研究)[J].计量学报,2022(12):1554-1560
A类：
量子化鸽群优化算法
B类：
毫米波雷达,料堆,DEM,插值方法,堆取料机,堆高,测量装置,环境适应性,模型精度,GHz,北斗,角度编码器,集成技术,技术获取,离散点,点云数据,多传感数据,数据融合,Kriging,插值算法,数字高程模型,交叉验证,方式对比,反距离加权,三角剖分,自然邻域,均方误差,试过,可不,粉尘
AB值：
0.257203
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