Frente a los problemas de baja eficiencia en la localización de posiciones clave durante ensayos estáticos de grandes estructuras, así como a la influencia de las desviaciones de fabricación y las incertidumbres de medición multisource sobre la precisión, se propone un método de fusión de mediciones heterogéneas multisource para localización y mapeo. Dentro de un marco espacial de medición unificado, se introduce un mecanismo de colaboración multi-dispositivo y una estrategia de fusión ponderada por incertidumbre para lograr la medición colaborativa entre rastreadores láser, escáneres 3D y proyectores láser; combinando la tecnología de empalme de nubes de puntos multiestación para construir un modelo sólido de alta precisión, se mejora el algoritmo dinámico de búsqueda de vecindad basado en la densidad de parches y se desarrolla un software de corrección de posición para lograr la compensación automática de desviaciones de fabricación; se construye un modelo de transmisión de incertidumbre de extremo a extremo, y se verifica el proceso de propagación de errores mediante el método de Monte Carlo. En la prueba de un modelo con 66,613 parches, el algoritmo mejorado redujo la cantidad de parches vecinos buscados en un 38% ~ 45%, el tiempo de cálculo se redujo a 18.2 ~ 20.5 s, mejorando la eficiencia en un 17% ~ 26%; los resultados de pruebas de alta densidad basadas en 200 puntos de medición muestran un error máximo de posicionamiento de 0.454 mm, un error promedio de 0.400 mm, significativamente menor que los métodos manuales tradicionales; la desviación estándar combinada de los ensayos repetidos es de 0.178 mm; el error de posicionamiento en un rango de medición de 3 a 10 m se mantiene dentro de 1 mm; el análisis de incertidumbre indica que la desviación estándar compuesta del sistema es aproximadamente 0.42 mm, consistente con los resultados experimentales; en el escenario de posicionamiento de 200 puntos, el tiempo total de localización se redujo de 1,277 min a 95 min, mejorando la eficiencia en más del 100%. Este método garantiza alta precisión y mejora significativamente la eficiencia de posicionamiento, y mediante la modelización de incertidumbres, ofrece explicabilidad y trazabilidad a los resultados medidos. También demuestra buena estabilidad, adaptabilidad y potencial de aplicación en ingeniería bajo diferentes condiciones de materiales, estructuras y distancias de medición, proporcionando un soporte técnico eficaz para la localización rápida y precisa en pruebas de estructuras complejas a gran escala.

medición heterogénea multisource; fusión de localización; transmisión de incertidumbre; corrección de posición; grandes estructuras; localización de galgas extensiométricas