대형 구조물 정적 시험에서 주요 위치의 위치 결정 효율이 낮고 제조 편차 및 다원 측정 불확실성의 영향을 받기 쉬운 문제에 대해 다원 이기종 측정 융합 위치 결정 및 매핑 방법을 제안한다. 통합 공간 측정 프레임워크 내에서 다중 장비 협업 메커니즘과 불확실도 가중 융합 전략을 도입하여 레이저 트래커, 3D 스캐너 및 레이저 프로젝터의 협업 측정을 실현한다; 다중 스테이션 포인트 클라우드 결합 기술을 결합하여 고정밀 실체 모델을 구축하고, 패치 밀도 기반 동적 이웃 탐색 알고리즘을 개선하며 위치 수정 소프트웨어를 개발하여 제조 편차 자동 보상을 실현한다; 엔드 투 엔드 불확실도 전달 모델을 구축하고 몬테카를로 방법으로 오차 전파 과정을 검증한다. 66,613개의 패치가 있는 모델 테스트에서 개선된 알고리즘은 이웃 패치 검색량을 38%~45% 감소시키고 계산 시간을 18.2~20.5초로 단축하여 효율성을 17%~26% 향상시켰다; 200개 측정 점을 기반으로 한 고밀도 시험 결과 위치 결정 최대 오차는 0.454 mm, 평균 오차는 0.400 mm로 전통적인 수작업 위치 결정 방법보다 현저히 낮다; 반복성 시험 결합 표준 편차는 0.178 mm이다; 3~10 m 측정 범위 내 위치 오류는 1 mm 이내로 유지된다; 불확실도 분석 결과 시스템 합성 표준 불확실도는 약 0.42 mm로 시험 결과와 대체로 일치한다; 200점 위치 지정 시 총 위치 시간은 1,277분에서 95분으로 단축되어 효율성이 100% 이상 향상되었다. 본 방법은 높은 정밀도를 보장하면서도 위치 결정 효율성을 크게 향상시키며 불확실도 모델링을 통해 측정 결과의 설명 가능성과 추적 가능성을 구현하였다. 다양한 재료, 구조 및 측정 거리 조건에서 우수한 안정성, 적응성 및 공학 적용 가능성을 나타내며 대형 복합 구조 시험에서 고정밀 신속 위치 결정에 효과적인 기술 지원을 제공할 수 있다.

다원 이기종 측정; 융합 위치 결정; 불확실도 전달; 위치 수정; 대형 구조물; 스트레인 게이지 위치 결정