Funktionales Modell Tachymeter überarbeitet

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@@ -12,6 +12,256 @@ class FunktionalesModell:
self.dict_punkt_symbole = {}
def jacobi_matrix_symbolisch(self):
liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung", "tachymeter_zenitwinkel"]
#liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung"]
db_zugriff = Datenbankzugriff(self.pfad_datenbank)
liste_beobachtungen_rohdaten = []
liste_punktnummern =[]
liste_orientierungsunbekannte = []
for beobachtungsart in liste_beobachtungsarten:
liste_id_standpunkt_zielpunkt = db_zugriff.get_beobachtungen_id_beobachtungsgruppe_standpunkt_zielpunkt(beobachtungsart)
for beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, standpunkt, zielpunkt in liste_id_standpunkt_zielpunkt:
liste_beobachtungen_rohdaten.append(
(beobachtungsart, beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, standpunkt, zielpunkt)
)
if standpunkt not in liste_punktnummern:
liste_punktnummern.append(standpunkt)
if zielpunkt not in liste_punktnummern:
liste_punktnummern.append(zielpunkt)
if beobachtungsart == "tachymeter_richtung":
if beobachtungsgruppeID not in liste_orientierungsunbekannte:
liste_orientierungsunbekannte.append(beobachtungsgruppeID)
if liste_beobachtungen_rohdaten == []:
return None
#dict_punkt_symbole = {}
liste_unbekannte = []
for punkt in liste_punktnummern:
X, Y, Z = sp.symbols(f"X{punkt} Y{punkt} Z{punkt}")
self.dict_punkt_symbole[punkt] = (X, Y, Z)
liste_unbekannte.append(X)
liste_unbekannte.append(Y)
liste_unbekannte.append(Z)
dict_orientierung_symbole = {}
for orientierungsunbekannte in liste_orientierungsunbekannte:
O = sp.symbols(f"O{orientierungsunbekannte}")
dict_orientierung_symbole[orientierungsunbekannte] = O
liste_unbekannte.append(O)
liste_beobachtungsgleichungen_distanz =[]
liste_zeilenbeschriftungen_distanz = []
liste_A_richtung_zeilen = []
liste_zeilenbeschriftungen_richtung = []
liste_A_zenitwinkel_zeilen = []
liste_zeilenbeschriftungen_zenitwinkel = []
for beobachtungsart, beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, standpunkt, zielpunkt in liste_beobachtungen_rohdaten:
X_sp, Y_sp, Z_sp = self.dict_punkt_symbole[standpunkt]
X_zp, Y_zp, Z_zp = self.dict_punkt_symbole[zielpunkt]
B_sp, L_sp = sp.symbols(f"B{standpunkt} L{standpunkt}")
# Symbole für die Beobachtungswerte (werden später numerisch substituiert)
alpha = sp.symbols(f"{beobachtungenID}_R_{beobachtungsgruppeID}_{standpunkt}_{zielpunkt}")
zw = sp.symbols(f"{beobachtungenID}_ZW_{beobachtungsgruppeID}_{standpunkt}_{zielpunkt}")
s = sp.symbols(f"{beobachtungenID}_SD_{beobachtungsgruppeID}_{standpunkt}_{zielpunkt}")
if beobachtungsart == "tachymeter_distanz":
beobachtungsgleichung = sp.sqrt((X_zp - X_sp) ** 2 + (Y_zp - Y_sp) ** 2 + (Z_zp - Z_sp) ** 2)
liste_beobachtungsgleichungen_distanz.append(beobachtungsgleichung)
liste_zeilenbeschriftungen_distanz.append(
f"{beobachtungenID}_SD_{beobachtungsgruppeID}_{standpunkt}_{zielpunkt}")
elif beobachtungsart == "tachymeter_richtung":
# Richtung nach Otepka: r = a12 + O
# dB und dL werden bewusst weggelassen
dX = X_zp - X_sp
dY = Y_zp - Y_sp
dZ = Z_zp - Z_sp
# Lokales System: x_loc = Nord, y_loc = Ost
x_loc = (-sp.sin(B_sp) * sp.cos(L_sp)) * dX + (-sp.sin(B_sp) * sp.sin(L_sp)) * dY + (sp.cos(B_sp)) * dZ
y_loc = (-sp.sin(L_sp)) * dX + (sp.cos(L_sp)) * dY
# Otepka-Nenner: s12 * sin(zw12) = sqrt(x_loc^2 + y_loc^2)
s_horiz = sp.sqrt(x_loc ** 2 + y_loc ** 2)
# sin(t12), cos(t12) im Horizontsystem (t12 = Azimut, rechtsdrehend, Bezug Nord)
sin_t = y_loc / s_horiz
cos_t = x_loc / s_horiz
# Partielle Ableitungen nach Otepka (15) ohne dB und dL
d_r_dX_zp = (sp.sin(B_sp) * sp.cos(L_sp) * sin_t - sp.sin(L_sp) * cos_t) / s_horiz
d_r_dY_zp = (sp.sin(B_sp) * sp.sin(L_sp) * sin_t + sp.cos(L_sp) * cos_t) / s_horiz
d_r_dZ_zp = (-sp.cos(B_sp) * sin_t) / s_horiz
# Standpunkt-Ableitungen (SP) = negatives Vorzeichen
d_r_dX_sp, d_r_dY_sp, d_r_dZ_sp = -d_r_dX_zp, -d_r_dY_zp, -d_r_dZ_zp
# Orientierung: r = a + O => ∂r/∂O = -1
d_r_dO_sp = -1
zeile_A_Matrix = []
for punkt in liste_punktnummern:
if punkt == standpunkt:
zeile_A_Matrix.extend([d_r_dX_sp, d_r_dY_sp, d_r_dZ_sp])
elif punkt == zielpunkt:
zeile_A_Matrix.extend([d_r_dX_zp, d_r_dY_zp, d_r_dZ_zp])
else:
zeile_A_Matrix.extend([0, 0, 0])
for orientierung in liste_orientierungsunbekannte:
zeile_A_Matrix.append(d_r_dO_sp if orientierung == beobachtungsgruppeID else 0)
liste_A_richtung_zeilen.append(zeile_A_Matrix)
liste_zeilenbeschriftungen_richtung.append(
f"{beobachtungenID}_R_{beobachtungsgruppeID}_{standpunkt}_{zielpunkt}"
)
elif beobachtungsart == "tachymeter_zenitwinkel":
# Zenitwinkel nach Otepka (16), dB und dL bewusst weggelassen
dX = X_zp - X_sp
dY = Y_zp - Y_sp
dZ = Z_zp - Z_sp
s_geom = sp.sqrt(dX ** 2 + dY ** 2 + dZ ** 2)
z_loc = (sp.cos(B_sp) * sp.cos(L_sp)) * dX + (sp.cos(B_sp) * sp.sin(L_sp)) * dY + (sp.sin(B_sp)) * dZ
cos_zw = z_loc / s_geom
sin_zw = sp.sqrt(1 - cos_zw ** 2)
denom = (s_geom ** 2) * sin_zw
d_zw_dX_zp = (dX * cos_zw - s_geom * sp.cos(B_sp) * sp.cos(L_sp)) / denom
d_zw_dY_zp = (dY * cos_zw - s_geom * sp.cos(B_sp) * sp.sin(L_sp)) / denom
d_zw_dZ_zp = (dZ * cos_zw - s_geom * sp.sin(B_sp)) / denom
d_zw_dX_sp, d_zw_dY_sp, d_zw_dZ_sp = -d_zw_dX_zp, -d_zw_dY_zp, -d_zw_dZ_zp
zeile_A_Matrix = []
for punkt in liste_punktnummern:
if punkt == standpunkt:
zeile_A_Matrix.extend([d_zw_dX_sp, d_zw_dY_sp, d_zw_dZ_sp])
elif punkt == zielpunkt:
zeile_A_Matrix.extend([d_zw_dX_zp, d_zw_dY_zp, d_zw_dZ_zp])
else:
zeile_A_Matrix.extend([0, 0, 0])
# Zenitwinkel hat keine Orientierungsunbekannte
for orientierung in liste_orientierungsunbekannte:
zeile_A_Matrix.append(0)
liste_A_zenitwinkel_zeilen.append(zeile_A_Matrix)
liste_zeilenbeschriftungen_zenitwinkel.append(
f"{beobachtungenID}_ZW_{beobachtungsgruppeID}_{standpunkt}_{zielpunkt}"
)
if liste_beobachtungsgleichungen_distanz:
f_matrix_dist = sp.Matrix(liste_beobachtungsgleichungen_distanz)
unbekanntenvektor = sp.Matrix(liste_unbekannte)
A_dist = f_matrix_dist.jacobian(unbekanntenvektor)
else:
A_dist = None
if liste_A_richtung_zeilen:
A_richtung = sp.Matrix(liste_A_richtung_zeilen)
else:
A_richtung = None
if liste_A_zenitwinkel_zeilen:
A_zenitwinkel = sp.Matrix(liste_A_zenitwinkel_zeilen)
else:
A_zenitwinkel = None
A_gesamt = None
liste_zeilenbeschriftungen_gesamt = []
if A_dist is not None:
A_gesamt = A_dist
liste_zeilenbeschriftungen_gesamt.extend(liste_zeilenbeschriftungen_distanz)
if A_richtung is not None:
if A_gesamt is None:
A_gesamt = A_richtung
else:
A_gesamt = A_gesamt.col_join(A_richtung)
liste_zeilenbeschriftungen_gesamt.extend(liste_zeilenbeschriftungen_richtung)
if A_zenitwinkel is not None:
if A_gesamt is None:
A_gesamt = A_zenitwinkel
else:
A_gesamt = A_gesamt.col_join(A_zenitwinkel)
liste_zeilenbeschriftungen_gesamt.extend(liste_zeilenbeschriftungen_zenitwinkel)
if A_gesamt is None:
return None
self.liste_unbekanntenvektor_symbolisch = liste_unbekannte
Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Jacobi_Matrix_Symbolisch.csv", liste_unbekannte,
liste_zeilenbeschriftungen_gesamt, A_gesamt, "Beobachtung")
return A_gesamt, liste_unbekannte, liste_zeilenbeschriftungen_gesamt
def jacobi_matrix_symbolisch_alt(self):
#liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung", "tachymeter_zenitwinkel"]
liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung"]
db_zugriff = Datenbankzugriff(self.pfad_datenbank)
@@ -187,7 +437,7 @@ class FunktionalesModell:
Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Beobachtungsvektor_Numerisch.csv", [""], liste_beobachtungsvektor_symbolisch, beobachtungsvektor_numerisch, "Beobachtungsvektor")
return beobachtungsvektor_numerisch
def beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch(self, liste_beobachtungsvektor_symbolisch):
def beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch_alt(self, liste_beobachtungsvektor_symbolisch):
liste_beobachtungsgleichungen = []
self.dict_punkt_symbole = {}
liste_punktnummern = []
@@ -224,6 +474,105 @@ class FunktionalesModell:
+ (Z_zp - Z_sp) ** 2
)
liste_beobachtungsgleichungen.append(beobachtungsgleichung)
elif beobachtungsart == "R":
X_sp, Y_sp, Z_sp = self.dict_punkt_symbole[standpunkt]
X_zp, Y_zp, Z_zp = self.dict_punkt_symbole[zielpunkt]
dX = X_zp - X_sp
dY = Y_zp - Y_sp
dZ = Z_zp - Z_sp
B_sp = sp.Symbol(f"B{standpunkt}")
L_sp = sp.Symbol(f"L{standpunkt}")
O_sp = sp.Symbol(f"O{beobachtungsgruppeID}")
x = (-sp.sin(B_sp) * sp.cos(L_sp)) * dX + (-sp.sin(B_sp) * sp.sin(L_sp)) * dY + (sp.cos(B_sp)) * dZ
y = (-sp.sin(L_sp)) * dX + (sp.cos(L_sp)) * dY
a12 = sp.atan2(y, x)
beobachtungsgleichung = a12 - O_sp
liste_beobachtungsgleichungen.append(beobachtungsgleichung)
beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch = sp.Matrix(liste_beobachtungsgleichungen)
Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Beobachtungsvektor_Näherung_Symbolisch.csv", [""],
liste_beobachtungsvektor_symbolisch, beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch, "Beobachtungsvektor")
return beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch
def beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch(self, liste_beobachtungsvektor_symbolisch):
liste_beobachtungsgleichungen = []
self.dict_punkt_symbole = {}
liste_punktnummern = []
for beobachtung_symbolisch in liste_beobachtungsvektor_symbolisch:
aufgeteilt = beobachtung_symbolisch.split("_")
standpunkt = str(aufgeteilt[3])
zielpunkt = str(aufgeteilt[4])
if standpunkt not in liste_punktnummern:
liste_punktnummern.append(standpunkt)
if zielpunkt not in liste_punktnummern:
liste_punktnummern.append(zielpunkt)
for punkt in liste_punktnummern:
X, Y, Z = sp.symbols(f"X{punkt} Y{punkt} Z{punkt}")
self.dict_punkt_symbole[str(punkt)] = (X, Y, Z)
for beobachtung_symbolisch in liste_beobachtungsvektor_symbolisch:
aufgeteilt = beobachtung_symbolisch.split("_")
#beobachtungen_ID = aufgeteilt[0]
beobachtungsart = aufgeteilt[1] # "SD", "R", "ZW"
beobachtungsgruppeID = aufgeteilt[2]
standpunkt = str(aufgeteilt[3])
zielpunkt = str(aufgeteilt[4])
X_sp, Y_sp, Z_sp = self.dict_punkt_symbole[standpunkt]
X_zp, Y_zp, Z_zp = self.dict_punkt_symbole[zielpunkt]
dX = X_zp - X_sp
dY = Y_zp - Y_sp
dZ = Z_zp - Z_sp
s = sp.sqrt(dX ** 2 + dY ** 2 + dZ ** 2) # Schrägstrecke
B_sp = sp.Symbol(f"B{standpunkt}")
L_sp = sp.Symbol(f"L{standpunkt}")
if beobachtungsart == "SD":
s_geom = sp.sqrt(dX ** 2 + dY ** 2 + dZ ** 2)
liste_beobachtungsgleichungen.append(s_geom)
elif beobachtungsart == "R":
O_sp = sp.Symbol(f"O{beobachtungsgruppeID}")
# Lokales System: x_loc = Nord, y_loc = Ost
x_loc = (-sp.sin(B_sp) * sp.cos(L_sp)) * dX + (-sp.sin(B_sp) * sp.sin(L_sp)) * dY + (sp.cos(B_sp)) * dZ
y_loc = (-sp.sin(L_sp)) * dX + (sp.cos(L_sp)) * dY
a12 = sp.atan2(y_loc, x_loc)
# Richtung nach Otepka: r = a12 - O
liste_beobachtungsgleichungen.append(a12 - O_sp)
elif beobachtungsart == "ZW":
dX = X_zp - X_sp
dY = Y_zp - Y_sp
dZ = Z_zp - Z_sp
s_geom = sp.sqrt(dX ** 2 + dY ** 2 + dZ ** 2)
z_loc = (sp.cos(B_sp) * sp.cos(L_sp)) * dX + (sp.cos(B_sp) * sp.sin(L_sp)) * dY + (sp.sin(B_sp)) * dZ
zw = sp.acos(z_loc / s_geom)
liste_beobachtungsgleichungen.append(zw)
beobachtungsvektor_naeherung_symbolisch = sp.Matrix(liste_beobachtungsgleichungen)
Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Beobachtungsvektor_Näherung_Symbolisch.csv", [""],
@@ -284,6 +633,10 @@ class FunktionalesModell:
def berechnung_dl(self, beobachtungsvektor_numerisch, beobachtungsvektor_naeherung_numerisch):
dl = beobachtungsvektor_numerisch - beobachtungsvektor_naeherung_numerisch
for i, name in enumerate(liste_beobachtungsvektor_symbolisch):
if "_R_" in name:
dl[i] = sp.atan2(sp.sin(dl[i]), sp.cos(dl[i])) # wrap auf (-pi, pi]
return dl
def dict_substitutionen_uebergeordnetes_system(self, unbekanntenvektor_aus_iteration = None):
@@ -319,4 +672,29 @@ class FunktionalesModell:
substitutionen[zw] = tachymeter_zenitwinkel
substitutionen[s] = tachymeter_distanz
return substitutionen
if unbekanntenvektor_aus_iteration is not None:
dict_O = self.unbekanntenvektor_numerisch_to_dict_orientierungen(
self.liste_unbekanntenvektor_symbolisch,
unbekanntenvektor_aus_iteration
)
for orientierungs_id, wert in dict_O.items():
substitutionen[sp.Symbol(f"O{orientierungs_id}")] = wert
else:
for standpunkt, zielpunkt, beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, *_ in liste_beobachtungen:
O_sym = sp.Symbol(f"O{beobachtungsgruppeID}")
if O_sym not in substitutionen:
substitutionen[O_sym] = 0
return substitutionen
def unbekanntenvektor_numerisch_to_dict_orientierungen(self, liste_unbekanntenvektor_symbolisch,
unbekanntenvektor_numerisch):
dict_O = {}
for i, symbol in enumerate(liste_unbekanntenvektor_symbolisch):
name = str(symbol)
if name.startswith("O"):
orientierungs_id = name[1:]
dict_O[orientierungs_id] = unbekanntenvektor_numerisch[i]
return dict_O