非合作目标视觉测量方法研究及系统实现

论文摘要

自主在轨服务凭借其成本低、风险小、隐蔽性高、军事利用价值强等特点,成为了目前乃至未来空间技术新的研究与发展方向。为解决在轨服务中最终逼近阶段非合作目标相对位姿测量问题,本文对非合作目标视觉测量方法进行了研究,主要研究了基于立体视觉的测量方法,并根据研究内容设计实现了基于DSP的测量系统。主要研究内容及贡献包括:1.提出了一种基于Hough变换的非合作目标的特征提取与跟踪算法。该方法针对点特征的稳定性不高等缺点,利用线特征的高稳定性,采用Hough变换实现对非合作目标进行识别和特征提取。实验表明,该算法能够对目标进行准确稳定地定位。2.提出了一种基于局部特征的快速区域匹配算法。该方法首先以局部特征为中心建立匹配区域,然后采用快速区域匹配算法进行快速匹配,快速区域匹配算法采用极限约束和Box滤波技术。实验表明,该算法能够显著提高匹配速度。3.提出了一种基于广义逆的三维重建和位姿求解与优化方法。该方法首先利用广义逆进行空间点重建,然后利用广义逆对基于空间向量的位姿求解方法进行改进,最后采用优化方法对姿态矩阵进行优化。测量实验表明,该方法能够获得较高的测量精度。4.设计实现了基于DSP的非合作目标相对位姿测量系统。测量系统基于前述研究方法,主要包括双目CCD摄像机,光源和DSP处理系统。对运动卫星模型的测量实验表明相对位置测量精度小于±20mm,相对姿态测量精度小于±2°,测量速度能够达到8fps。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 国内外研究现状与分析
• 1.2.1 在轨服务的概念
• 1.2.2 在轨服务的发展历程
• 1.2.3 在轨服务的关键技术
• 1.2.4 立体视觉的研究概况
• 1.2.5 立体视觉的国内外研究现状
• 1.2.6 立体视觉的发展趋势
• 1.3 本文的研究内容
• 1.4 本章小结
• 第二章 摄像机标定
• 2.1 针孔模型及其各坐标系之间的关系
• 2.1.1 针孔模型
• 2.1.2 各坐标系之间的关系
• 2.2 线性摄像机标定
• 2.3 非线性摄像机标定
• 2.3.1 非线性摄像机的表述
• 2.3.2 Zhang 平板标定方法
• 2.4 立体视觉摄像机的标定
• 2.5 双目摄像机标定实验及结果
• 2.5.1 标定实验组成及坐标系定义
• 2.5.2 标定过程及结果
• 2.6 本章小结
• 第三章 图像预处理和特征提取与跟踪
• 3.1 图像平滑
• 3.1.1 图像平滑原理与分类
• 3.1.2 线性平滑滤波器
• 3.1.3 中值滤波
• 3.2 边缘检测
• 3.2.1 常见的微分算子
• 3.2.2 Canny 边缘算子
• 3.2.3 边缘细化
• 3.3 点特征提取与跟踪
• 3.3.1 角点检测
• 3.3.2 点特征跟踪
• 3.4 线特征提取与跟踪
• 3.4.1 Hough 变换检测直线的基本原理
• 3.4.2 基于Hough 变换的线特征提取
• 3.4.3 基于Hough 变换的线特征跟踪
• 3.5 仿真实验及结果
• 3.5.1 图像平滑实验
• 3.5.2 边缘检测实验
• 3.5.3 角点检测实验
• 3.5.4 基于Hough 变换的线特征提取与跟踪实验
• 3.6 本章小结
• 第四章 立体匹配
• 4.1 立体匹配概述
• 4.1.1 选择匹配基元
• 4.1.2 匹配准则
• 4.1.3 算法结构
• 4.2 基于局部特征的快速区域匹配算法
• 4.2.1 极线约束
• 4.2.2 灰度相关测度函数
• 4.2.3 局部匹配算法的加速技术
• 4.3 仿真实验及结果
• 4.4 本章小结
• 第五章 三维重建与位姿解算
• 5.1 由二维图像获取三维坐标的原理
• 5.2 基于广义逆的空间点重建
• 5.3 位姿解算
• 5.3.1 坐标系变换
• 5.3.2 基于空间向量的位姿求解方法及姿态矩阵优化方法
• 5.3.3 欧拉姿态角的数学模型
• 5.4 本章小结
• 第六章 基于DSP 的非合作目标相对位姿测量系统
• 6.1 测量系统组成及测量流程
• 6.1.1 测量系统组成
• 6.1.2 测量流程
• 6.2 非合作目标相对位姿测量实验
• 6.2.1 实验系统
• 6.2.2 特征点选取及坐标系定义
• 6.2.3 实验结果及分析
• 6.3 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 本文总结
• 7.2 存在的问题与展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间研究成果