大视距非合作目标视觉位姿测量系统关键技术研究

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时间:2019-03-17

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1、博士学位论文大视距非合作目标视觉位姿测量系统关键技术研究RESEARCHONKEYTECHNOLOGIESOFVISUALPOSEMEASUREMENTSYSTEMWITHLARGEVISIONRANGEFORNON-COOPERATIVETARGET赵振庆哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号:TP391.4学校代码:10213国际图书分类号:681.39密级:公开工学博士学位论文大视距非合作目标视觉位姿测量系统关键技术研究博士研究生:赵振庆导师:叶东教授申请学位:工学博士学科:仪器科学与技术所在单位:电气工程及

2、自动化学院答辩日期:2016年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.4U.D.C:681.39DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONKEYTECHNOLOGIESOFVISUALPOSEMEASUREMENTSYSTEMWITHLARGEVISIONRANGEFORNON-COOPERATIVETARGETCandidate:ZhaoZhenqingSupervisor:Prof.YeDongAcademicD

3、egreeAppliedfor:DoctorofEngineeringSpeciality:InstrumentationScienceandTechnologyAffiliation:SchoolofElectricalEngineeringandAutomationDateofDefence:June,2016Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology摘要摘要在航天器在轨服务、攻防对抗、以及空间垃圾处理等任务中需要测量两个物体之间的相对位姿。由

4、于测量距离由远及近跨度比较大,测量目标上不能安装对应的合作靶标,因此需要进行大视距非合作目标位姿测量。基于视觉的位姿测量系统因为具有系统体积小,功耗小以及同时可以获得实时图像等优点而受到广泛关注。但是由于非合作目标先验知识较少,大视距下视觉位姿测量精度变低等导致其不能满足实际要求。针对这些缺点,即如何在被测目标已知先验知识较少情况下能够实现位姿测量,以及在大视距下提高位姿测量精度成为研究难点。针对这些难点本文主要从以下几个方面进行了研究,具体内容如下:针对非合作目标先验知识较少情况下能够实现位姿测量的问题,本文提出基于

5、垂直直线特征的双目视觉位姿测量算法。该算法仅需已知被测目标上两条直线相互垂直关系,利用四元素法和直线的垂直关系求解出被测目标的相对位姿。仿真实验表明在0.1和0.5像素标准差的图像噪声影响下,位姿测量算法在0.3m~25m具有较好的测量精度。为了使得位姿测量精度能够满足大视距的要求,需要高精度地标定出位姿测量模型中的各种参数。针对大视距中广角镜头的畸变较大的问题,本文采用了消隐点共线约束优化算法来提高交比不变性逐点畸变校正精度。该算法首先利用畸变较小的中心区域图像点根据交比不变性来逐点计算周围图像点的理想值,然后利用消

6、隐点共线约束算法来优化计算图像点,最终提高了畸变校正精度。摄像机内部参数和外部参数误差耦合使得摄像机相对于标定靶标不同姿态、不同位置时标定精度不同。为了提高摄像机内外参数标定精度,需要减小摄像机内外参数标定误差之间的耦合关系对标定参数精度的影响。本文提出了内外参数解耦算法,该算法根据内外参数误差存在的线性耦合关系,利用靶标平移后的多次标定结果,对摄像机像面主点、摄像机焦距和平移向量的标定误差进行修正。实验结果表明,在噪声和畸变影响下,解耦算法减小了内外参数误差耦合对标定参数精度的影响,提高了参数标定精度。在航天某实验卫

7、星预研的硬件平台上验证了本文所提出的算法。该平台包括两个摄像机、被测目标、嵌入式图像处理硬件和地面验证设备。嵌入式硬件中写入本文所提出的位姿测量算法。地面验证设备采用光学暗室来模拟太空环境,采用六自由度运动系统来检测视觉系统测量精度。最终实验数据表明非合-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文作目标视觉位姿测量精度满足指标要求,从而也验证了本文所提算法的有效性。关键词:视觉测量;非合作目标;直线特征;参数标定-II-AbstractAbstractInon-orbitservicing,offensiveanddefens

8、ivecombat,aswellasspacegarbagedisposaltasks,itneedtomeasuretherelativeposebetweentwoobjects.Becausemeasurementdistancefromfarandnearspanislarge,measurementtargetcanno

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