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申请/专利权人：成都飞机工业(集团)有限责任公司

摘要：本发明涉及摄影测量技术领域，具体地说，涉及一种基于改进灰狼算法的摄影测量摄站布局规划方法；该方法首先建立摄影测量不确定度评价函数；然后根据K‑means聚类算法生成初始摄影测量摄站布局位置；最后将摄影测量不确定度评价函数作为灰狼算法的目标优化函数，得到最优的摄影测量摄站布局，在传统灰狼算法基础上采用kmeans聚类算法生成初始摄影测量站位，并作为初始种群的个体，改进了灰狼算法以适应摄影测量站位规划，提升了最优站位布局的搜索速度。

主权项：1.一种基于改进灰狼算法的摄影测量摄站布局规划方法，其特征在于，首先根据待测目标特征点的重构协方差矩阵对角线元素矩阵，确定所述待测目标特征点的重构不确定度，并根据所述重构不确定度建立测量不确定度评价函数；然后根据K-means聚类算法生成初始摄影测量摄站布局位置；最后将所述摄影测量不确定度评价函数作为灰狼算法的目标优化函数，优化所述初始摄影测量摄站布局位置，得到最优的摄影测量摄站布局位置；具体包括以下步骤：步骤1：根据待测目标特征点的坐标信息，建立共线方程组，计算所述待测目标特征点的重构协方差矩阵对线元素的最大值，并将所述最大值作为所述待测目标特征点的重构不确定度；步骤2：将所述待测目标特征点的重构不确定度的平均值作为当前摄影测量摄站布局的空间重构不确定度，建立测量不确定度评价函数；步骤3：根据K-means聚类算法将特征点分类，分别计算所述特征点至聚类中心的距离，向最短的所述距离对应的聚类中心的法向方向偏置设定距离，生成初始摄影测量摄站布局位置；步骤4：将所述不确定度评价函数作为灰狼算法的目标优化函数，计算目标函数值，根据所述目标函数值确定最优的摄站位姿组合，并作为最优的摄影测量摄站布局位置；所述步骤4具体包括以下步骤：步骤41：设置灰狼算法的初始参数；步骤42：随机生成N-1个个体作为所述灰狼算法的初始种群，并将所述初始摄影测量摄站布局位置作为个体放入所述初始种群中；步骤43：将所述测量不确定度评价函数作为所述灰狼算法的目标优化函数，计算所述初始种群中所述个体的目标函数值，并选取当前目标函数值最优的解为α狼，次优的为β狼，第三优的为δ狼，其余的解为普通狼；步骤44：设定猎物的位置向量、灰狼的位置向量和随机向量，更新所述所述α狼、所述β狼和所述δ狼的位置信息；步骤45：设定控制向量控制灰狼的游走方向，并设定游走步长，在所述普通狼中选取N4个个体进行随机游走，根据计算个体的目标函数值，保留目标函数值最大的前n个个体，并更新所述α狼、所述β狼和所述δ狼的位置；其中，Xt表示游走前狼的位置，X′t表示游走后狼的位置，表示控制灰狼的游走方向的控制向量，step表示游走的步长；步骤46：判断是否满足迭代终止条件，若满足，则将所述α狼、所述β狼和所述δ狼的位置作为最优的摄站位姿组合，得到最优的摄影测量摄站布局位置；若不满足，则返回步骤44。

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