具备摄影测量功能的GNSS RTK接收机(通称视觉RTK)能够实现对难以触达待测点的非接触式测量，有效拓展了传统RTK测量的应用范围，提升了测量效率。当前，主流视觉RTK产品需要测量人员手持测量杆行走一段距离形成足够长的摄影测量基线(相机位距)，通过多视角影像解算待测点三维坐标，且未定量评估行走距离与测量精度的关系。本文提出一种全新的通过原地摇动测量杆为相机提供高精度位姿的视觉RTK方法，实测结果表明：对于测量距离小于15m的待测点，定位精度优于6cm，与主流视觉RTK手持行走8m的测量精度相当；所提方法省时省力，有效提高了视觉RTK的作业效率。

2020年，Leica推出了视觉RTK测量设备，实现了对10米内难以触达的待测点的厘米级精度测量：由测量人员手持测量杆行走一段距离以构建摄影测量基线(指相机首尾两次拍摄位置间的距离，长度直接影响测量精度)。该模式要求测量过程中全程保持相机与待测点间的通视，且需要行走足够长的距离以保证测量精度。然而，该测量方法在障碍密集或狭小空间场景中易因通视条件破坏导致无法定位。此外，现有视觉RTK产品仅公布设备的实测统计精度，并未给出行走基线长度、待测点距离等关键误差因素的对最终坐标测量精度的影响。

立体视觉不一定非要双目相机，用单目相机在不同位姿冲着目标各拍一张照片，也可以形成前方交会，只要这两张照片的相对位姿足够精确。我们在RTK测量杆顶部安装单目相机，把杆尖杵在地上，左右摇动杆子，就形成了一对基线长达2米的“大眼睛”，实现了对10米外目标点的厘米级精度测量。本文提出了一种附加运动约束的视觉RTK定位方法(惯性摄影测量杆)，通过保持杆尖触地原地摇动测量杆来构建摄影测量基线，完成精准可靠的摄影测量。本文的主要贡献如下: 1)充分利用了测量杆做“刚体定点旋转”的运动约束来提供精密的相对位姿，不再要求测量人员行走一段距离即可实现点位测量，因而提升了视觉RTK作业的灵活性和测量效率。2)研究了视觉RTK基线长度和点位测量精度之间的映射关系，能有效评估其定位能力。

图1 主流视觉RTK测量方式与所提出方法对比

安装在测量杆上的IMU为相机提供高精度的位姿，通过多视角影像的前方交会解算目标点坐标，实现非接触式测量。其算法流程如图 2所示，算法整体分为惯性测量杆算法和摄影测量算法两大模块。在惯性测量杆算法模块，除了GNSS位置修正，测量杆刚体定点旋转的运动形式还为INS提供了零速修正(ZUPT)和GNSS航向修正机会，进一步抑制了INS的误差发散。在摄影测量算法模块，相机提取图片中待测点的像素坐标后，利用INS提供的相对位姿对待测点进行三角化，输出待测点的三维位置坐标。

图2 惯性测量杆摄影测量算法流程

实测实验场地及设备如图3所示。实验时，测量杆沿东西方向运动(手持行走或原地挥动)对南北方向分布的待测点进行观测。

图3 实验场地及数据采集设备

场地待测点按与相机的距离分为5~9m，9~13m，13~17m三组。统计各个范围内待测点在不同组实验中的摄影测量精度，结果如图4所示。

图4 不同距离待测点测量精度

实测结果表明：原地左右晃动测量杆可以实现待测点10m / 15m距离优于5cm / 6cm的点位测量精度，与手持测量杆行走8m精度相当！是一种省时省力、操作简便的非接触测量方式。该方法是对Leica视觉RTK的一种更新，希望能够扭转其昂贵又不实用的被动局面，形成一种皮实易用、广受欢迎的产品。

该方案已申请专利，研究成果已被期刊GPS Solutions录用。

参考文献

[1] Niu, X., J. Ai and Q. Chen (2025). "Visual RTK positioning enhanced by pole motion constraint." GPS Solutions29(3): 142.

[2] Lai, C., R. Guo, Q. Chen and X. Niu (2023). "Extending the Real-Time Kinematics Survey Method to Global Navigation Satellite System-Denied Areas Using a Low-Cost Inertial-Aided Positioning Pole." Journal of the Institute of Navigation70(3).