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基于点云位姿平均的非合作目标三维重构

发布时间:2024-07-02 05:25
  针对在轨非合作目标,提出一种基于序列点云的三维重构方法,实现非合作目标交会过程中的目标三维结构恢复,并将恢复的结构用于后续点云姿态的跟踪.首先分析了非合作目标三维结构先验信息未知情况下目标相对姿态增量估计过程中的漂移问题;其次,提出一种基于位姿平均的漂移修正方法,并根据修正后的目标点云位姿对点云进行融合以实现目标的三维重构;最后,使用所提出的方法对半物理仿真试验中获取的目标点云序列进行处理,结果表明该方法能够有效地对非合作目标进行三维重构和位姿跟踪.

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

图1相对位姿漂移仿真小?例??Fig.?1?An?example?for?relative?pose?drift?simulation??

图1相对位姿漂移仿真小?例??Fig.?1?An?example?for?relative?pose?drift?simulation??

?)将??特征欧式群映射到对应的李代数,(?)v为(?)A??的逆映射.增量位姿估计过程中误差会随着时间累??积,从而导致目标姿态的漂移,为了说明点云相对位??姿增量估计中的漂移问题,此处给出一组仿真示例.??假设目标绕z轴做匀速旋转,无相对平移运动,相邻??两个点云之间姿态角度....


图2三维重构算法原理示意图??Fig.?2?Scheme?of?the?3D?reconstruction?algorithm??

图2三维重构算法原理示意图??Fig.?2?Scheme?of?the?3D?reconstruction?algorithm??

空间控制技术与应用??第46卷??2.2?层次化三维重构算法??为了减少运行时间,本文采用层次化的方法对??点云位姿进行优化,以实现目标的三维重构,如图2??所示,该方法分为三个部分:??(1)首先使用ICP算法对点云姿态的增量进行??估计,并通过式(3?)估计当前点云相对参考点....


图3试验设备及目标扫描点云??Fig.?3?Experimental?setups?and?the?point?clouds??of?the?target??

图3试验设备及目标扫描点云??Fig.?3?Experimental?setups?and?the?point?clouds??of?the?target??

第1期??李宜鹏等:基于点云位姿平均的非合作目标三维重构??在采集点云的过程中保持相对不变,图3为实验过??程中在不同时刻获取的目标点云,点云记录的时间??间隔约为1.65?s.??(a)试验中使用的目标模拟器及追踪模拟器??(b)非合作冃标扫描点云序列??图3试验设备及目标扫描....


图4建立目标结构过程中非合作目标的姿态估计??(相对于第一帧点云)??

图4建立目标结构过程中非合作目标的姿态估计??(相对于第一帧点云)??

uds??of?the?target??3.1非合作目标三维重构结果??使用本文所提出的方法对扫描的目标序列点云??进行处理,为了较小计算复杂度,在进行点云配准之??前对点云进行降采样和去噪声处理.由于本文主要??处理目标旋转运动的情况,因此确定局部结构时主??要考虑姿态的变化,....



本文编号:3999744

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