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申请/专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学苏州研究院;中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所

摘要：本发明公开了一种面向大型结构件型面检测的激光雷达测量站位规划方法，涉及数字化测量领域，其是利用大型结构件数模进行有限元三角网格化处理得到离散三角面片，以三角面片中心代替三角面片进行运算，采用平面估算二次曲面拟合法来计算离散点法矢；根据激光雷达测量特点构建测量约束模型；采用区域生长算法进行初始站位规划，得到初始测量站位；引入测量不确定度优化测量站位规划结果，得到最终测量区域划分和测量站位。本发明相对于传统人工确定测量站位规划方法，该方法能够自主确定测量站位数量和站位位置，对站位布设经验要求低，显著节约人工和时间成本，通用性强，很好的解决了大型结构件表面测量的站位规划问题。

主权项：1.一种面向大型结构件型面检测的激光雷达测量站位规划方法，其特征在于，利用大型结构件数模进行有限元三角网格化处理得到离散三角面片，以三角面片中心代替三角面片进行运算，采用平面估算二次曲面拟合法来计算离散点法矢；根据激光雷达测量特点构建测量约束模型；采用区域生长算法进行初始站位规划，得到初始测量站位；引入测量不确定度优化测量站位规划结果，得到最终测量区域划分和测量站位；包括如下步骤：1测量模型预处理；在三维造型分析平台中，通过设定三角面片尺寸和绝对垂度，对所选取曲面进行三角网格化剖分，得到三角网格模型记为M，用顶点集合和三角片集合组成的二元组V,F表示，mv和nf分别是顶点和三角片个数，三角面片M内的边记为sij，由顶点vi和vj连接构成，以三角面片中心代替三角面片进行运算，采用平面估算二次曲面拟合法来计算离散点法矢；在三角网格模型中选择一点vi，找出相邻所有包含顶点vi的邻边si1,si2,…,sij，假定其另一端顶点为vi1,vi2,...,vij，计算各个边的单位方向法矢：si,j＝vi,j-vi|vi,j-vi|1计算任意相邻两边夹角为：δi,j＝arccossi,j·si,j+1|si,j|×|si,j+1|2定义夹角权因子为： 任意相邻两边所在平面的法矢：ni,j＝si,j×si,j4则点vi的初始法矢为： 为计算每一顶点的曲率，可在顶点vi处建立曲面，其中Su,w＝u,w,hu,w，vi为原点,h轴为曲面在vi点的法矢ni的方向，u,w相互正交且在vi的切平面内，Phuw坐标系由绝对坐标值Oxyz经变换而得；vi，1≤i≤m在局部坐标系Phuw下的坐标值为ui,wi,hi,由j个邻点得到的线性方程组: 用最小二乘法解此方程，构建各点到曲面距离的平方和方程，计算曲面Su,v，进而求得修正后的顶点vi法矢ni；遍历三角模型内所有顶点，得到顶点法矢集合Nv＝{n1,n2,…,nm}，面片中心点ci相邻顶点法矢记为nx,ny,nz则面片中心ci的法矢记为nci＝nx+ny+nz3，遍历所有面片中心得中心点法矢集合N＝{nc1,nc2,…,ncm}；2构建激光雷达测量约束模型；根据测量站位pi，测量点位置vi，测量点方向rk，俯仰约束角度α，入射约束角度θ，测量距离约束d，精度约束F，计算激光雷达俯仰角度αi、入射角度θi、测量距离di和测量精度Fi；若同时满足θi≤θ，αi≤α，di≤d和Fi≤F，该测量点被站位pi有效测量；否则，该测量点不能被站位pi有效测量；3基于区域生长算法进行初始站位规划，得到初始测量站位及数量；测量点集中心点计算公式： 上式中，ck、rk分别为待测点集的位置中心和方向中心，vk,i、nk,i、m分别为第k个测量点集包含测量点的坐标、法矢和测量点数；测量站位计算方法：依照式7和式8计算测量点集的位置中心ck和方向中心rk，以位置中心ck为起点，方向中心rk为偏置方向，距离d为偏置距离，计算到由起点ck沿偏置方向rk移动距离d后的初始测量站位pk位置；基于区域生长算法进行初始站位规划步骤如下：a初始化参数；三角网格模型M,包括三角面片集面片中心点集合顶点集合顶点法矢集合nc和mn分别是面片中心点和顶点法矢个数，测量站位pi对应的测量区域记为MFi，对应的待测点集合记为JPi，未分配测量站位的三角面片集合记为EF，未分配测量站位的待测点集合记为EP，初始化变量站位个数i＝1；b基于区域生长算法进行测量站位规划；从EF中选取第一个面片记为fs，将fs加入面片集MFi，将面片fs中心点加入点集JPi，依据式7和式8分别计算点集JPi的方向中心ri和位置中心ci，将位置中心沿着方向中心进行偏置计算得到面片MFi对应的测量站位pi；以测量站位pi为测量站位，遍历EF中所有三角面片，依照步骤2中方法对面片中心进行测量约束判断，若面片中心点不在测量站位pi测量范围内，则对下一面片中心点进行约束判断；若面片中心点在pi的测量范围内，则将该点所在面片加入面片集MFi，将测量点加入测量点集JPi，遍历结束，得到新的面片集MFi和测量点集JPi；计算点集JPi的方向中心ri和位置中心ci，将位置中心沿着方向中心进行偏置计算得到面片MFi对应的新测量站位pi+1，若pi+1＝pi，输出测量站位pi、面片集MFi和剩余面片集EF；否则，令pi＝pi+1，重复上述遍历过程；c输出初始站位规划结果；若剩余面片集EF不为空，则令i＝i+1，重复步骤b计算下一个测量站位；否则，输出测量站位个数i,站位坐标p1～pi，待测区域MF1～MFi；4引入测量不确定度优化测量站位规划结果，得到最终测量区域划分和测量站位；根据所述步骤3中得到的初始测量站位结果，引入测量不确定度和站位数量为优化目标，提出引入不确定度的测量站位迭代算法；定义最大平均不确定度： 其中k为站位序号，n为站位个数，为第k个站位测量时的最大不确定度；使用不确定度的测量站位迭代算法,其具体步骤如下：分别以步骤3中输出结果p1～pi为初始站位，使用步骤3中基于区域生长算法进行测量站位规划，得到i组站位规划结果，根据式9计算各组最大平均不确定度UA；选取i组规划中测量站位最少的结果，其站位数记为n，站位数为n的结果组数记为d，由于初始站位规划结果具有不稳定性，有导致i组初始测量站位数量均增加的可能，若n＞i，则重新进行上述过程；若d＝1，测量站位最少的组只有一个，则输出测量站位个数n，测量站位p1～pn，待测区域MF1～MFn；否则在站位数均为n的d组结果中选取最大平均不确定度UA最小的一组结果，输出其测量站位个数n，测量站位p1～pn，待测区域MF1～MFn。

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