面向空间非合作目标捕获的位姿测量方法研究

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1、硕士学位论文面向空间非合作目标捕获的位姿测量方法研究RESEARCHONPOSEESTIMATIONMETHODSOFNON-COOPERATIVESPACEOBJECTSTOWARDSSPACEGRAPPLEAPPLICATIONS任宇琪哈尔滨工业大学2015年7月国内图书分类号：TP242.3学校代码：10213国际图书分类号：621.865.8密级：公开工学硕士学位论文面向空间非合作目标捕获的位姿测量方法研究硕士研究生：任宇琪导师：吴冬梅教授申请学位：工学硕士学科：机械电子工程所在单位：机电工程学院答辩日期：2015年7月

2、授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP242.3U.D.C.:621.865.8DissertationfortheMasterDegreeofEngineeringRESEARCHONPOSEESTIMATIONMETHODSOFNON-COOPERATIVESPACEOBJECTSTOWARDSSPACEGRAPPLEAPPLICATIONSCandidate:RenYuqiSupervisor:Prof.WuDongmeiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngin

3、eeringSpecialty:MechatronicsEngineeringAffiliation:SchoolofMechatronicsEngineeringDateofOralExamination:July,2015Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology：哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着人类航天技术的不断发展进步，主要应用于在轨航天器维护、延寿、回收，太空垃圾清理等领域的空间飞行器在轨服务技术发展迅速，并且显示出广泛的应用前景。而在轨服务

4、技术的服务对象普遍为不具有合作光标、无法得知其先验运动参数的非合作目标。而为实现对空间非合作目标的准确捕获，需要对空间环境下非合作目标的位置和姿态参数进行实时测量，基于视觉的非合作目标位姿测量已经成为当前空间技术领域的一大研究热点，在在轨服务领域应用广泛。本文首先对视觉测量的基本理论进行了描述，对视觉测量过程中的若干数学问题进行了分析，建立了单目CCD相机的成像模型，完成了单目CCD相机的标定，接下来根据空间非合作目标的位姿测量任务的需求，设计了包含初始位姿测量和目标追踪两个关键环节的空间非合作目标位姿测量总体方案。在初始位姿测

5、量环节，首先通过POSIT位姿解算算法求得参考图像中非合作目标的参考位姿，在此基础上利用被测图像和参考图像中SIFT特征点的匹配，取得被测图像上特征点与三维模型上特征点的一一映射关系，最后利用此一一映射关系，结合随机采样表决和虚拟视觉伺服算法求得被测图像中非合作目标的位姿参数，这个位姿参数将作为启动后续目标追踪过程的初始化参数。其次，针对视频序列中非合作目标的追踪问题，在传统基于模型边缘的高斯-牛顿非线性优化算法基础上，通过加入Harris角点特征实现了边缘特征与点特征融合的目标追踪，并且引入M估计剔除位姿非线性优化过程中出现的

6、参数外点，提升了目标跟踪算法求解位姿参数的鲁棒性和精度，实现了非合作目标位姿参数基于模型追踪的精确求解。最后，利用单目CCD相机、六自由度机械臂、非合作目标模型和红外定位跟踪系统搭建了实验平台，进而利用此实验平台进行了位姿测量实验和目标追踪实验，验证了本文设计的位姿解算方案的可行性，对实验所得的数据进行分析的结果表明本文所设计的位姿测量方案具有较高的精度、鲁棒性和实时性能，可以满足对空间非合作目标的位姿参数作动态测量和追踪的要求。关键词：计算机视觉；非合作目标；位姿测量；特征融合；目标追踪I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文Abst

7、ractRecently,withtheconstantprogressinspacetechnology,theclassicalon-orbitservicingtechnology,whichiswidelyusedinon-orbitspacecraftsmaintenanceandlifeextension,aswellasinlargedebrisremoval,hasgainedenormousprogress.Thetargetforon-orbitservicingareusuallynon-cooperati

8、vespacecraftswhichdonotprovideanycooperativeinformation.Asancriticalstepinon-orbitservicing,captureofanuncooperativespaceobjecthasg