基于双焦单目视觉的航天器间相对位姿确定算法

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1、2012年8月中国空间科学技术≈7篁!塑篁!!!!!!墅!!!量!!!!!!!!!!!!!!!!!!!基于双焦单目视觉的航天器间相对位姿确定算法’冯春,吴洪涛(1南京航空航天夫学机电学院,南京210016乔兵2陈柏1(2南京航空航天大学航天学院,南京2lo。16)摘要文章首先利用双焦成像算法确定航天器问的相对拉置,再利用相对位置确定两个航天器间的相对姿态,最终获取相对往姿参数的解析解。在给定相机两个独立焦距条件下,对双焦深度估计误差进行分析,指出影响其精度的因素,并对相对位姿参数估计精度进行了讨论。最后,对该算法进行数学仿真,仿真结果表明该算法能够满足航天器相对位姿确定

2、精度和实时计算要求。关键词四元数深度估计双焦成像单目视觉姿态控制相对位置航天嚣DoI:10.3780/j.issn.1000758X.2012.04.006—1引言利用计算机视觉进行空间目标物位姿估计是光学测量方向和航天工程等领域的研究热点之一。基于视觉的相对位姿确定方法在机器人视觉伺服、卫星编队和航天器交会对接等方面有广泛的应用““,在航天器空间交会的最后阶段,通常采用CCD相机完成追踪航天器与目标航天器问的相对位姿估计,国内外学者已经对相关问题进行丁大量的工作n⋯。其中,传统的方法就是和用单目视觉进行测量,该方法简便、可靠,也是双目和多目立体视觉测量方法的基础”.“

3、1。但是基于单目视觉求解航天器间相对位姿参数方法存在下列问题:采用迭代求解二次非线性方程时存在实时性、准确件以及收敛十牛等方向都存在难点;采用解析法求解二次非线性方程时存在多值结果,这将会带来识别方面的困难。Mukundan等采用3个非共线特征点,基于四元数理论得到一个一元四次方程,求解方程获得追踪航天器与目标航天器间的相对位置和姿态的解析解,但存在的问题是求解四次方程时会出现多值问题,需要加以区分和判别,这就带来了识别方面的困难,而且在特定形式下会出现奇异值[1“。本文是在此方法上的一种改进,同文献[12]一致,采用3个“T”形配置的目标航天器非共线特征光点,基于单目

4、视觉获取四元数分量和两个航天器之间距离的5个约束方程。首先利用双焦单日视觉”。理论获取两个航天器之间的距离,然后对5个约束方程进行变量替换求出相对位置和姿态参数的解析锯,从而有效解决了文献Fie]中的多值问题和奇异值问题。同时,对所求得的解析解进行修正。2单目视觉相对位姿确定算法为了分析问题方便,建立了如图l所示的3种坐标系:目标航天器坐标系O。X。Y。Z。,摄像机坐标系OcXcycZc和图像平面坐标系O-U—Vt,各坐标系定义如下t国家自然科学基金(51075209]资助项日收稿目期:20111031。收恪改稿日期:2012011338牛茸空问科学技术ZOl0年8月1

5、)目标航天器坐标系0.X“Yn乙.诙坐标系定义在目标航天器的特征点上,坐标轴。J以依据所需特征光点的几何关系没定,由于本文采用的3个特征光点s。,%^构成“T”形,故坐标系如图】所示设定。2)摄像机坐标系0X.y。厶-:原点O【作为摄像机的光心,xr、五轴分别与图像平面坐标系的u.、V轴平行,yt轴为摄像机的光轴,与图像平而垂直,3)囝像平面坐标系()。u。V.:是以像素为单恃的坐标系,U,、V。是每一,像素在图像中列值和行值,它的原点o,是摄像机光轴与图像平面的交点.它与摄像枫坐标系原点以之闻的距离即为摄像机的焦距,。2.1双焦单目视觉深度估计原理艘焦成俅算法⋯3的基

6、本原理为:空间物点深度定义为不同焦距下成像的矢量位移和成像焦距的图l特征光点设置及航天器和相机坐标系HgFeaturepointssetiingandhe8pacecraf⋯dcAmerarcfcrtn(=System函数.在两幅变焦图像中找到匹配点x寸,获取所成像的矢量位移的长度并给出焦距值.从而计算出空间物点深度信息。‘假定摄像机模型为理想的针孑L透视变换模型,依据图z所示几何模型的关系可以推导出深度z的计算公式.z一尘』孚—生掣(,,+r。7】J:一7zJ’式中,,,,:分别为较小和较大焦距值;n,r2分别为相应的像点矢量大小;ar—nn;n=(,2^)/J,。双

7、焦镜头的调焦方法可以依据变焦镜头自动调焦方法,而相机的自动调焦技术已经实现了追踪运动物体的连续自动调焦。双焦成像需要同步获取不同焦距下的两幅图像,而自动调焦会出现时延,可利用误差校正方法“”对提取的特征点进行校正,盥消际两幅双焦图像相对位姿的小偏差对深度估讨精度的影响。Ⅱr1/△r一1臣2成像几何梅型Fig2ImagingReometrymodel22单目视觉四元数位姿测量方法本文提出利用基于双焦成像的深度估计方法获取两航天器之闻的距离f,,将单吕视觉四元数位姿测量方法获得的5个来知数的方程组简化为4个变量,经过化简得到一元二次方程,获得

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