单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

低照度小样本限制下的失效卫星相对位姿估计与优化

低照度图像信息受损严重,会导致失效卫星的位姿估计精度和鲁棒性降低。基于此,提出了无监督生成式对抗网络低照度图像增强模型。生成器以U-Net网络为基础,并设计密集残差连接结构。判别器设计为全局-局部的双辨别器结构,由传统的单一标量扩展为多标量判别。在小样本的条件下,基于进化训练与并行训练方式改进基于SinGAN的数据增广方法。最后,在基于ORB-SLAM位姿初始化的基础上,建立特征信息的局部地图,克服位姿估计对参考帧的依赖;通过关键帧ROI的稠密匹配,建立关于平面法向量和单目相机安装高度的非线性优化模型求解尺度因子;通过闭环检测后的相似性变换,构建关键帧集合的联合位姿图优化方程,实现对位姿矩阵的全局校正。实验结果表明：测量稳定后,低照度图像的姿态角误差最大值为4°,而图像增强后的姿态角误差最大为0.5°;对于以角速度20°/s运动的失效卫星旋转5周,相对静止下的跟踪测量为5周,1 m水平方向机动下的跟踪测量为4.5周。可以满足失效卫星相对姿态测量的任务需求。     

Area-oriented coordinated trajectory planning of dual-arm space robot for capturing a tumbling target

The growing amount of space debris poses a threat to operational spacecraft and the long-term sustainability of activities in outer space. According to the orbital mechanics, an uncontrolled space object will be tumbling, bringing great challenge to capture and remove it. In this paper, a dual-arm coordinated ‘‘Area-Oriented Capture"(AOC) method is proposed to capture a non-cooperative tumbling target. Firstly, the motion equation of the tumbling target is established, based on which, the dynamic properties are analyzed. Then, the ‘‘Area-Oriented Capture"concept is presented to deal with the problem of large pose(position and attitude) deviation and tumbling motion. An area rather than fixed points/devices is taken as the object to be tracked and captured. As long as the manipulators' end-effectors move to a specified range of the objective areas(not fixed points on the target, but areas), the target satellite will be hugged by the two arms.At last, the proposed method and the traditional method(i.e. fixed-point oriented capture method)are compared and analyzed through simulation. The results show that the proposed method has larger pose tolerance and takes shorter time for capturing a tumbling target.     

Multi-view space object recognition and pose estimation based on kernel regression

The application of high-performance imaging sensors in space-based space surveillance systems makes it possible to recognize space objects and estimate their poses using vision-based methods. In this paper, we proposed a kernel regression-based method for joint multi-view space object recognition and pose estimation. We built a new simulated satellite image dataset named BUAA-SID 1.5 to test our method using different image representations. We evaluated our method for recognition-only tasks, pose estimation-only tasks, and joint recognition and pose estimation tasks. Experimental results show that our method outperforms the state-of-the-arts in space object recognition, and can recognize space objects and estimate their poses effectively and robustly against noise and lighting conditions.     

一种用变焦镜测距的新方法

本文提出了一种使用变焦镜测量距离的新方法。用一种特别设计的非线性振动的变焦镜首先把三维物空间离散成一系列的球面层，然后把这些离散的球面层图像记录在视频摄像机上。本文引入了一种用于滤除图像中模糊成份的去模糊算法。通过控制变焦镜驱动波的振幅和直流成份，可获得不同的深度范围。调整变焦镜振动的周期，能得到不同深度的精确度。而且通过增加视频摄像机的帧频，有可能把这种测距技术用作一种实时测距的方法。     

面向结构化场景的激光雷达点云高精度配准与定位方法

在基于先验地图的激光雷达室内导航方案中,通常采用点云配准的方法进行无人设备位姿初始化。在结构化场景下,传统配准算法特征鲁棒性较差,导致点云配准的误差较大且易陷入局部最优。针对该问题,提出了一种基于多平面空间模型的点云快速配准方法。首先该方法利用特征直方图的思想对空间点云进行快速粗聚类,根据平面一致性将粗聚类后的点集进行合并形成面特征,从而对密闭空间进行平面模型化表示。随后通过空间平面排序实现了面特征的快速关联,并利用线性匹配方法实现了两帧点云的精确配准,从而解算出机体在先验地图中的相对位姿。最后通过Gazebo搭建的仿真环境与室内结构化模拟环境对算法进行了验证。结果表明,在大型结构化场景下,算法具有更好的适应性以及更高的计算效率,能够快速为无人系统提供精准的地图初始位姿。     

空间失效慢旋卫星视觉特征跟踪与位姿测量

空间碎片或者失效卫星往往绕其惯性主轴做自旋运动,虽然处于一种稳定状态,但是对其运动状态测量的难度相比三轴稳定目标而言又增加了许多,主要体现在复杂光场环境下和目标观测面周期性进出视场引起的特征点丢失、尺度变化和旋转变化,以及长时间连续观测引起的累积误差增大、位姿解算不收敛等难题。通过构建优化目标特征数据库,将传统测量方式中前后帧的匹配转变为当前帧与特征数据库的匹配和特征点的优化,即使中间过程帧出现了偏差仍然可以较好地跟踪后续图像帧的正确位置。在李代数空间下建立位姿向量微分扰动方程,获得测量值与估计值的残差目标函数,基于贝叶斯法则最大后验概率和李群与李代数的对指变换法则,求取位姿向量最优解。解决了李群空间下由于位姿变换矩阵不可加性而无法优化的问题,提高了连续测量过程中系统的测量精度。实验结果表明,无优化测量方法无法保证整个旋转周期的有效测量;通过增加位姿优化过程,连续稳定测量时间明显延长,针对以12（°）/s自旋运动的目标,测量稳定段误差在2°以内,旋转角速度测量误差为0.12（°）/s。     

微振动影响下的TDICCD相机图像复原方法

随着遥感卫星成像分辨率的不断提高,微振动对空间相机成像质量的影响已不能忽视。本文主要针对微振动影响下的时间延迟积分电荷耦合器件（TDICCD）图像的复原方法进行了研究。首先,结合成像器件与目标存在相对运动时的曝光成像规律和TDICCD相机成像原理,建立了微振动下TDICCD相机的成像模型,并进行了仿真得到退化图像。然后,对面阵图像复原方法进行了介绍。最后,将面阵复原方法改进推广至TDICCD图像复原,提出了一种微振动影响下的TDICCD相机图像复原方法,并进行了仿真。恢复图像各指标均有一定提升,验证了方法的有效性。     

基于视觉的大尺度部件相对位姿实时测量方法研究

相对位姿是装配过程中的一项重要监控项。针对大尺度部件对接过程中的相对位姿测量需求,提出了一种基于视觉的相对位姿实时测量方法。该方法利用单目视觉技术,通过采集合作靶标的图像,实时解算大部段间的相对位姿,用于辅助大尺度部件的装配。首先,设计了一套相对位姿实时测量系统,包括搭载单目相机的视觉测量单元,以及用于辅助位姿解算的合作靶标;其次,对相对位姿测量的完整流程进行了研究,包含系统标定方法与实时位姿解算方法;最后,在实验室环境下对位姿测量系统的精度进行测试。试验结果表明,位姿测量系统在垂直于光轴方向的重复精度可达0.02mm,沿光轴方向重复精度优于0.2mm,输出位姿结果时间低于0.3s;对多测量单元组网测量进行了仿真计算,垂直于光轴方向的重复精度优于0.1mm,沿光轴方向重复精度优于0.2mm,输出位姿结果时间优于1.3s。试验结果表明,提出的方法可满足一般大尺度部件对接过程实时位姿监控与对接状态评估的需求。     

基于单应性矩阵的模型迎角单目视频测量方法

风洞试验中模型迎角的精准测量是降低阻力系数误差的重要途径之一，为此，提出了基于单应性矩阵的模型迎角单目视频测量方法。该方法通过两个单应性矩阵，获取试验过程中相机实时位姿和标记点物方空间位置坐标，应用坐标旋转关系，完成试验模型的迎角测量。数值仿真试验结果表明：迎角测量误差与待测标记点到风洞壁板间的距离偏差近似为线性关系，因此，当标记点不满足共面条件时，可根据该特点进行测量误差修正。静态标定和风洞迎角测量试验结果表明：修正系统误差后，迎角实测数据的测量准度在0.01°以内，精度不超过0.012°。本文方法易于实施，工程实用价值强。     

高速复杂流动结构的视频测量

为了定量显示空腔高速复杂流动结构,采用均布的小圆点作为背景纹影(BOS)的背景点,利用视频测量(VM)成熟的小圆点图像定位与匹配技术,克服了现有图像互相关技术对BOS的限制;推导非平行光穿过流场的偏折位移/角计算公式,基于VM的共线方程,准确计算从背景点到相机摄影中心的光束穿过流场产生的偏折位移场和光程差场(OPD)。FL-21风洞的某空腔高速(马赫数为0.6~2.0)复杂流动结构的视频测量结果表明:本方法可清楚分辨出亚微米量级的光程差差异与微弧度量级的偏折角差异,定量显示空腔高速流动产生的波/涡/剪切层的位置、强弱及其相互关系,为复杂流动结构与气动光学效应的测量与显示提供新的途径,其光路简单、无需价格昂贵的相干光源,具有应用前景。     

空间光学平台调偏流分析

为减小偏流角对TDI-CCD(Time-Delay Integration-Charge Coupled Device,时间延迟积分-电荷耦合器件)相机成像的影响,分析了侧摆成像时偏流角产生的原因和计算方法,定量计算了偏流角在沿航方向和穿航方向产生的像移,并通过仿真分析了偏流角影响因素及其残差对成像的影响.最后通过实际飞行试验发现,平台调偏流时偏航方向的姿态角存在振荡,即偏流角存在残差.经分析,此现象产生原因除了卫星平台本身的姿态扰动外,主要是卫星平台响应机制,即卫星平台对调偏响应过慢导致平台调偏流出现超调现象.该分析结果对空间光学相机平台改进有一定的参考价值,并已应用于某型号卫星的改进型.     

具有几何和光照不变性的不变矩构建研究

为了解决现有的光照变化条件下仿射不变矩识别不稳健的问题,提出了一种归一化光照仿射不变矩,即采用一种光照模型,基于Jan Flusser仿射不变矩,推导出一种归一化光照仿射不变矩,并且从理论上证明了该方法在各种仿射变换下的稳健性,然后通过对比实验验证了该方法在光照强度、方向和颜色改变下的不变性.实验结果表明,与当前主流的光照不变矩方法相比,该方法不仅适合灰度图像也适合彩色图像,在光照方向改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了35％;在线性光照强度改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了85％;在光照颜色改变下,图像的平移和旋转运动中识别度提高了7.8％;以多种卫星模型图像为实验对象,在光照改变下,彩色图像和灰度图像的识别度平均提高了36％以上,且计算简单,更适合于航天器目标的识别.     

基于单数码相机自由拍摄的空间点定位

 提出并实现了一种空间点定位方法。该方法仅用一台数码相机围绕目标进行多角度自由拍摄获得多帧图像，采用一套具有身份唯一性的标记点实现多图像间点的稳定匹配；在此基础上根据多视图几何约束，精确计算各次拍摄时的相机姿态和位置；进而求解目标点的三维位置信息，并对结果进行优化。实验表明空间点定位的相对误差优于0.03%。该方法所用设备十分简单，操作方式非常灵活，适用于大型物体多视角测量的拼合、某些情况下的装配检查等，也可直接用于较规则构型物体的三维数据获取与CAD模型重建。     

某卫星群J30JHT型电连接器开口挡圈脱落问题分析及工艺优化

某批产型号卫星群总装中,J30JHT型电连接器的精密插拔装配过程因其附属开口挡圈极易发生脱落而备受关注。为确保该型电连接器总装插拔过程的质量安全,提升卫星群批产总装工艺稳定性,必须提出防止其开口挡圈脱落的有效工艺方法。首先对该型电连接器的装配结构组成特点进行了简要介绍,然后对其开口挡圈脱落问题开展了故障树分析及技术定位,并对其插拔装配关键工艺过程的传力特性开展了详细分析。之后通过总结提炼成熟总装工程实践经验,归纳提出了该型电连接器精密插拔装配过程最佳工艺方法以及防开口挡圈脱落的工艺优化控制措施。最后通过某批产型号卫星群试验星总装工程的实践验证,证明所提工艺优化方法构思精巧,逻辑严谨,工艺参数稳定完备,能够确保该型电连接器精密插拔装配作业过程的质量安全。     

大型上单翼飞机机翼三维全场变形测量方案

针对大型上单翼飞机在飞行过程中机翼大挠度变形检测难题,提出了大倾角相机视场下机翼的非接触三维全场变形测量方案。根据上单翼飞机结构特点,将预先标定内参数和相机外参数的共轭相机组安装于飞机垂直尾翼上,采集飞行中的机翼变形图像。首先,提出了大倾角弱相关散斑匹配方法,解决了相机在大倾斜角度状态下采集到的机翼变形弱相关图像相关性差,难以相关匹配的问题。其次,由于测量相机安装于垂直尾翼,飞行测量过程中相机会受到气流扰动产生振动,本文提出了一种相机动态校正方法,通过在机背布置预拉伸刚性不动编码标志点,实时解算基准相机的绝对外参数,进而确定共轭相机的绝对外参数,实现所有测量相机外参数的动态校正。最后,开发了机翼变形全场测量软硬件系统,搭建了缩小比例机翼模型试验台并进行了仿真测量,对系统测量精度进行了比对分析。测量结果验证了本方案的有效性、可行性,对实机测量有一定的指导意义。     

基于平面模板自由拍摄的双目立体测量系统的现场标定

 摄像机标定是基于光学摄像的立体测量技术中的一个十分重要的步骤，标定精度直接影响系统测量的精度和稳定性。本文提出并实现了一种简便易行的双目立体测量系统现场标定方法：利用一块特殊设计的具有不同大小圆形特征点的平面标定板，在无需控制任何运动参数的情况下，双目测量系统只需对标定板在不同角度自由拍摄一组图像即可方便地实现系统标定。该方法在已有单摄像机标定算法的基础上，加入对双摄像机相对位置和姿态的优化，同时考虑了镜头的非线性畸变，达到了较好的标定结果。另外，提出的图像点与其空间点的对应算法具有良好的稳定性，即使由于环境或摄像机摆放位置等因素的影响，一些标定板上的特征点不能被摄像机拍摄到，或者不能被正确识别时，仍然能进行标定工作。标定实验和系统标定后的三维重建结果验证了该方法的有效性。     

基于中值滤波和参考点的风洞压敏涂料试验图像处理技术

提出了一种结合图像中值滤波和试件参考点的风洞压敏涂料（PSP）试验图像数据处理方法。与通常用校准箱获取校准曲线进而得到PSP试验试件表面压力或压力系数（Cp）的方法不同，该方法通过空心中值滤波技术恢复PSP光强比图像中测压孔处的光强比数据，结合若干参考点处常规测压技术实测所得Cp值，获得Cp值和PSP图像光强比数据的关系曲线，进而得到整个试件表面的Cp值数据，该方法获得的数据结合了风洞试验诸多因素对试验结果的影响。利用MATLAB对PSP技术试验图像数据进行了处理，并将PSP方法获得的Cp值与常规测压方法获得的Cp值进行了比较，得到的结果显示，笔者采用的方法获得的Cp值与常规测压方法获得的Cp值吻合较好。该方法为PSP图像数据的处理提供了一种新的方法，具有较大的发展潜力和应用价值。     

一种鲁棒的红外与可见光多级景象匹配算法

针对基于特征的景象匹配方法对图像噪声和局部形变适应性差以及对特征质量依赖性强等问题,从提高图像特征描述能力入手,将具有局部光照和对比度不变性的相位一致性变换引入到红外与可见光景象匹配的特征表征中,以获得对噪声和局部形变较强的适应性。在此基础上,首先采用抗旋转的圆投影实现图像粗略匹配,然后基于Zernike矩推导出图像的互相关匹配重构函数并用来剔除错误匹配点,最后基于曲面拟合方法获得亚像素定位,从而实现图像精确与鲁棒匹配。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于复合地标导航的动平台四旋翼飞行器自主优化降落技术

针对四旋翼飞行器在依靠地标导航完成动平台自主降落任务中存在的目标易丢失、地标定位死区大和降落可靠性差等问题，设计了一种基于复合地标导航的动平台四旋翼飞行器自主优化降落系统。该系统以圆环地标和二维码构成复合地标来解决仅用单一地标定位时存在的定位死区大和定位范围小等问题。针对地标识别丢失、动平台车轮打滑和码盘标定不精确等问题，建立动平台的精确运动模型同时考虑码盘包含未知测量偏差，基于扩展卡尔曼滤波器实现了对动平台连续位姿的在线估计。最终，基于动平台位姿估计结果以最小Jerk指标设计降落轨迹和降落策略，实现了四旋翼飞行器在动平台上高效平稳的降落。为验证所提系统的有效性，设计了仿真和实际降落实验，验证了所提复合地标实现摄像头距离在0.5~6.0 m内的综合完整定位；所设计的动平台状态估计器能在码盘存在未知测量偏差的情况下准确估计出平台的实时位姿，同时所提自主优化降落策略和轨迹规划算法保证了可靠的动平台降落。