非合作目标视觉位姿测量与地面验证方法

发布时间：2021-12-24 08:24

　　针对航天器在轨服务与空间垃圾清理中非合作目标的精准定位与定姿问题,提出了基于显著特征的空间非合作目标双目视觉位姿测量方法.通过地面气浮实验平台实现目标在类太空失重环境下的运动状态,对具有显著特征的航天器局部区域进行位姿测量与地面验证试验.文章具体开展太阳能帆板三角架的视觉显著性特征描述,通过计算机图像学处理手段提取显著特征内外边界信息,并将拟合的直线特征交点重建以获取其三维世界坐标;以双目视觉下显著特征点的空间共线性误差平方和作为误差函数,采用正交迭代方法解算目标位姿;最后给出位姿解算方法与传统三点解算的结果对比分析.该研究重点实现了非合作目标位姿测量与地面验证试验,对空间在轨操控技术具有重要指导意义. 

【文章来源】：大连交通大学学报. 2020,41(03)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

气浮台和目标模型

由于双目视觉技术视场有限,在近距离的卫星在轨操控中想要保证目标固定特征始终在视场范围内,只能针对卫星较小范围的局部特征进行测量,这样才能实时定位定姿.卫星一般等效模型大致由长方体主体、曲面天线、一对长方形太阳帆板及与主体相固定的三脚架组成,如图3所示.由图中可以看出,三脚架无论从尺寸上,还是类环形特点上都便于机械手的抓捕操作;更重要的是三脚架直线特征明显,综上,选择太阳能帆板三脚架作为显著特征进行识别测量.2.2 显著特征点三维重建

图像显著特征提取是算法实现的重要前提.提取精度将直接影响到后续的正交迭代算法,不仅迭代次数会显著性减少,最后目标位姿测量精度也有较大提升.图像特征提取流程图如图4所示.第一步,二值化:目前,二值化方法主要分为全局阈值方法和局部阈值方法两种.由于所需处理的图像背景相对简单,分辨率能够达到要求,所以采用的是全局阈值的二值化方法.结果如图5(b)所示.

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3550149