追踪器空间操作视觉检测与安全性预报

发布时间：2021-03-07 20:52

　　本课题来源于哈尔滨工业大学模式识别与智能系统研究中心承担的项目,课题涉及空间交会对接位姿测量问题。本文主要研究了交会对接近距离阶段的仿真样本生成以及单目视觉检测方法和安全性预报方法,在仿真样本上验证了方法的可行性并测试了性能表现。本文利用已有的目标器3D模型和控制系统随机生成的打靶数据来生成仿真样本。通过3D图像库编写代码生成软件仿真样本,通过3D打印的物理目标器模型和监视相机来生成3D打印模型仿真样本,通过物理目标器模型以及九自由度转台精确控制监视相机来生成半物理仿真样本。生成的大量仿真图像样本为深度神经网络的训练提供了可能。首先利用常用的特征法来完成视觉测量任务。从目标器成像中检测出n个显著特征的像素坐标,利用PnP问题的解法来计算相对位姿。针对特征检测提出了基于模板匹配的特征检测流程,通过检测一组模板的ORB特征以及待检测图像的ORB特征,选取匹配最好的一对点,求得单应矩阵,从而计算出待检测图像中n个特征点的坐标。然后结合了EPnP算法和LHM正交迭代过程,给出了新的PnP解法来解算位姿。本文还利用较快速的特征点跟踪算法来提高运算速度并应对特征检测失败的情况。经过观察和分析打靶数... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

打靶数据的三维显示

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文仿真程序代码依次读取打靶数据对接路径的位姿作为虚拟相机和目标器 3维模型相对位姿的输入。同时程序代码还为相同的相对位姿设置了不同的光照角度，从而获得不同相对位姿、不同光照条件下的目标器成像，能够提供多样化的样本，提高本文方法的泛化能力。生成的样本图像如图 2-3(a)所示。样本图像的标签就是打靶数据中对应的相对位姿和安全性标签。图像软件仿真的特点是生成样本速度快、成本低，能够方便的修改光照和位姿，位姿标签准确，并且短时间内能够生成大量的不同光照条件和位姿下的样本图像为神经网络的训练提供足量的样本。图像软件仿真的缺点在于不能完全模拟真实光照反射以及阴影，和真实样本有一定的差别。

于这样的平台。首先测试特征检测算法的运算速度。测试样本为九自由度半物理仿真样本，测试图像帧分辨率为1280*720，共1600帧。下图3-2(a)是每一帧的耗时散点图，横坐标是帧数，纵坐标是耗时，单位是秒。总耗时为 35.3 秒，单帧平均耗时22 毫秒左右。再测试特征检测算法的精度表现。人工标注了 1600 帧图像的 7 个特征点坐

【参考文献】：
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本文编号：3069786