社区 图形处理/算法帖子详情 求教!ContextCapture生产的点云数据坐标与模型坐标差距很大

Tiedmann 2022-11-24 21:40:26

最近在用ContextCapture做无人机摄影测量,生产区域的三维模型与点云数据,选取的坐标系均为WGS84 UTM 47N。但是模型与点云数据的坐标差距十分大。

同一点,模型上坐标为:3359850.3146,229725.9105,3852.5620;点云上坐标为:-7556137.7373,11654503.8992,3814.7921

模型是用ContextCapture Viewer打开的,也用EPS打开查看过。之前查阅到点云数据生产时最好不要用WGS84这个坐标系,我也用其他坐标系生产了点云,又用ArcGIS Pro转换为WGS84 UTM 47N地理坐标,不知是我转换错还是怎样,坐标没有改动。

求教,模型的坐标应该是符合WGS84 UTM 47N的,但是点云到底是什么回事,它这是什么坐标系,有什么解决办法吗?!

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内容概要:本文围绕“基于超局部模型与自抗扰ESO观测器的无模型预测电流控制改进策略”展开研究,提出一种结合超局部模型(ULM)与扩张状态观测器(ESO)的无模型预测电流控制(MFPCC)改进方法,旨在提升永磁同步电机(PMSM)电流环的动态响应性能与抗干扰能力。该策略利用超局部模型对系统行为进行局部逼近,避免依赖精确数学模型,同时引入自抗扰控制中的ESO实时观测并补偿系统内外部扰动,有效抑制参数摄动、负载变化及模型不确定性带来的影响。研究通过Simulink搭建完整的控制系统仿真模型,对传统MFPCC与所提改进策略进行对比分析,验证了新方法在电流跟踪精度、响应速度和鲁棒性方面的优越性。; 适合人群:具备电机控制、现代控制理论及Simulink仿真基础的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高性能电机驱动系统中电流环控制器的设计与优化;②为无模型控制与自抗扰控制的融合应用提供技术参考;③支撑相关课题的仿真验证、论文复现与创新方法研究。; 阅读建议:建议读者结合Simulink仿真模型深入理解控制结构与参数整定过程,重点关注ESO的观测性能与扰动补偿机制,并可通过改变负载条件、参数偏差等工况进行鲁棒性测试,进一步掌握该改进策略的核心优势与适用边界。

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