一种空间非合作目标的稀疏点云配准算法

点云数据配准是三维重构的关键技术之一,为了提高空间非合作目标的稀疏扫描点云数据配准的速度和精度,提出一种改进的基于四点算法的全局配准算法进行初始配准,再使用迭代最近点算法精确配准.针对直接扫描所得到点云数据量大的问题,本文提出一种基于KD Tree点云均匀采样简化算法,并且对传统基于四点算法中的阈值参数进行了统一,确定了各误差阈值参数和点云密度之间的关系.仿真结果表明,该方法能够快速、有效地实现卫星稀疏点云的配准,改进的四点算法配准耗时仅为几何哈希算法的42.49%.     

自研激光雷达三维点云配准技术

为了实现激光雷达点云与图像重建点云的三维空间配准,基于自研三维扫描激光雷达系统,提出了新型的快速多尺度因子（FMSR）点云配准算法,研究了空间点云配准技术。该算法主要包括初始配准和精确配准2个步骤:初始配准使用基于尺度自适应关键点质量（ASKQ）的点云特征提取算法,提取关键点的特征匹配对,求解点云配准初始参数;精确配准利用K-邻近（KNN）算法全局搜索,提升计算效率,多次迭代得到2组点云之间的最优旋转矩阵、最优平移向量和最优尺度因子。仿真和实验结果表明,所提出的算法对空间目标（尺寸为20.30 m×7.85 m×26.56 m）实现空间点云配准,配准精度达到0.194 m,运行时间为16.207 s;与多尺度迭代最近点（S-ICP）算法相比,配准精度提高了0.131 m,运行时间提高了30%。所提出的空间点云配准技术可为场景重建和纹理匹配提供算法基础。      

基于霍夫变换的空间非合作目标点云配准算法

针对空间非合作目标点云配准过程中目标残缺、机动过快等问题，对飞行时间深度(TOF)相机点云配准过程进行研究。利用相机可同时获取灰度与深度图的特点，提出一种基于霍夫变换的点云配准算法，在提供精确初始位姿的同时，也加速了最近点搜索过程。对TOF相机摄得灰度图进行边缘检测，利用边缘点以随机霍夫变换的方法拟合椭圆中心，使待配准点云与参考点云中心配准。随后检测图像几何特征，与对应参考点特征相配，提高初始位姿精度，既避免所提算法陷入局部最小，也可解决目标点云缺失无法配准的难题。在最近点搜索过程中，引入kd-tree改进算法，以3σ准则剔除单次k邻近的离群点，提高了相机动态性能。以某实拍卫星模型对所提算法进行仿真分析，成功验证了其对于残缺目标配准的可行性与鲁棒性。同时，在完整与残缺点云目标下，所提算法较于常规霍夫变换法相比分别提速955.3%和440.4%，且精度相当，具有较为广泛的应用前景。     

基于ICP算法的手术导航三维配准技术

针对计算机辅助手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题,提出一种基于最近点迭代(ICP,Iterative Closest Point)算法的特征点云配准技术.利用医学图像空间和实际空间特征区域的两片点云坐标进行三维配准.对CT图像进行重建、分割及交互式操作得到医学图像特征点云;利用光学定位仪实时采集实际空间中对应区域的点云;通过主元分析(PCA,Principal Component Analysis)获取两组点云数据的特征向量进行初配准;进行最近点迭代使配准矩阵收敛到一个最优解,其中采用k-d tree寻找邻近点加速迭代过程.以塑料脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,进一步对实验中的点云数据加入高斯噪声以进行误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下配准精度在1mm以内.     

基于点云位姿平均的非合作目标三维重

针对在轨非合作目标，提出一种基于序列点云的三维重构方法，实现非合作目标交会过程中的目标三维结构恢复，并将恢复的结构用于后续点云姿态的跟踪.首先分析了非合作目标三维结构先验信息未知情况下目标相对姿态增量估计过程中的漂移问题；其次，提出一种基于位姿平均的漂移修正方法，并根据修正后的目标点云位姿对点云进行融合以实现目标的三维重构；最后，使用所提出的方法对半物理仿真试验中获取的目标点云序列进行处理，结果表明该方法能够有效地对非合作目标进行三维重构和位姿跟踪.     

基于先验子图检测的失效航天器SLAM方法

基于激光雷达的航天器位姿估计技术是当前在轨服务研究热点。针对失效航天器位姿估计,将通用的图优化SLAM技术应用到空间非合作目标的研究中。为解决SLAM算法在动态场景中产生累积误差问题,利用失效航天器自身运动特点,提出一种基于先验子图检测改进的SLAM算法。在该算法中,通过激光雷达和惯性测量单元分别采集失效航天器及周围环境的点云数据、服务航天器的运动信息,构建出服务场景下航天器的相对位姿图;再采用先验子图检测方法建立不连续的位姿节点间的约束关系;最后用约束信息对位姿图进行优化。仿真结果表明,相较于通用的SLAM算法的位姿估计,该方法减小了累积误差,提高了相对位姿估计精度,可以为后期的导航、控制等在轨任务提供信息。     

基于截断最小二乘和半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计

面向空间在轨服务、碎片清除重大应用需求,围绕空间光场复杂、空间目标尺度变化及相对姿态与位置强耦合等难题,提出一种基于截断最小二乘与半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计方法。基于TOF相机,首先进行体素下采样,提取快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms, FPFH）特征,考虑目标的局部几何结构尺寸,计算两组FPFH特征的相似度并预测特征之间的对应关系,采用截断最小二乘和半正定规划方法对姿态、位置进行解耦,实现空间非合作目标相对位姿估计。使用非合作目标的3D模型进行仿真验证,仿真结果表明：该方法在三种不同高斯噪声强度下具有较好的估计特性,为后续的工程应用及在轨任务实施提供理论与技术支撑。     

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理，需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题，提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查，采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法，并对二者进行了对比，得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究，引入了相机偏置矩阵，设计了Kalman滤波器，解决了单目相机的距离模糊问题，估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真，姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°，相对位置估计误差在稳定后低于0.5m，相较于真值，误差小于1.67%，主惯量比估计误差在稳定后低于0.01，特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后，滤波状态变量均收敛，并得到具有足够精度的估计，成功解决了单目相机深度信息缺失问题。     

遥感图像的快速配准方法

针对多传感器遥感图像的配准,提出了一种快速有效的图像配准方法.该基于分级候选点集匹配的配准算法充分利用了分级匹配和候选点集匹配方法的优点,减少了特征提取空间和搜索空间.并在同名控制点对的确定中引入距离计算,能更有效地确定同名控制点对,减少了误匹配率,增加的距离计算时间代价很小,而且不随图像大小发生变换,只与最终匹配点对数目有关.采用主观与客观判断相结合的方法进行配准评价,实验结果表明,该算法在图像存在一定背景噪声,同时具有平移、旋转的情况下,可以准确地进行配准,提高了配准速度和精度.      

空间非合作目标的多视角点云配准算法研究

为了提高相邻视角间稀疏扫描点云数据配准的速度和精度,实现多视角点云精确配准,提出一种基于KD Tree点云均匀采样简化算法,并且对传统四点算法（4 PointsCongruentSetsAlgorithm,4PCS）中的阈值参数进行了统一,确定了各误差阈值参数和点云密度之间的关系,通过基于姿态校正的方法有效解决了对称视角点云引起的误配准问题。仿真结果表明,该方法能够快速、有效地实现卫星稀疏点云的配准。     

面向非合作目标抓捕的机械臂轨迹规划方法

文章针对非合作目标抓捕问题设计了基于误差反馈系数的机械臂轨迹规划算法.考虑到空间机械臂在轨服务要求,采用反作用零空间方法来规划机械臂运动轨迹以实现机械臂与航天器之间的协调运动.为避免在规划起始阶段位姿误差较大可能导致机械臂关节速度过大的问题,引入了位姿误差反馈系数.为对空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划技术进行验证,搭建了地面半物理仿真系统.试验结果表明,通过合理选择位姿误差反馈系数,设计的轨迹规划算法能够使固定基座机械臂末端执行器以较为均匀的速度逼近非合作目标,并能以较高精度实现对非合作目标的抓捕.该试验可以为空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划提供参考.     

基于单目三维重构的空间非合作目标相对测量

为了解决非合作目标的相对测量问题,提出了一种基于单目图像序列目标重构结果的非合作目标相对位姿测量方法。该方法将目标的三维重构与相机的位姿信息计算相结合,首先利用观测前期得到的图像序列,通过非线性优化算法计算得到目标上部分三维点坐标;然后基于该三维点集合,建立递推深度模型,对相机的相对位姿信息和新观测到的目标点同时进行卡尔曼滤波估计。航拍测量试验表明,随着图片数量的增多,精确重构点的比例（重投影误差小于1个像素的点）不断提高,80%的图像中精确重构点比例优于89%;基于公共数据集的试验表明,该算法对姿态估算精度可达1°以内,位置测量的精度可达到2cm以内。以上试验结果表明,该算法具有较高的测量精度。     

基于球投影的面阵探测器扭转角测量与校正

为了消除基于面阵探测器的锥束X射线计算机断层成像(XCT,X-ray Computed Tomography)检测系统中探测器的安装误差对重建断层图像的影响,使投影坐标系准确建立,并与重建坐标系精确配准,提出了基于椭圆拟合的平板探测器位姿参数的估计方法.并在此基础上,从锥束XCT的近似重建算法FDK(Feldkamp)出发,结合空间坐标变换原理,改进了重建算法中投影地址的计算方式,使之能在存在安装误差的情况下准确计算投影地址,重建出正确的断层图像.该方法简单有效,计算量小,无需对系统硬件进行调整.实验结果表明,利用该方法可以有效地消除由于探测器位姿引起的图像伪影.     

空间非合作目标交会对接影像测量自适应处理

分析了空间非合作目标影像测量及特征点提取机理,根据对接中特征点识别噪声不确定和空间摄动引起的模型误差,对传统滤波方法进行改进;通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行估计,同时采用渐消自适应方法对模型误差进行处理,增进滤波效果;设计了针对空间非合作目标对接段的滤波器,能够提供对接段相对位置、速度、姿态角及角速率估计信息。仿真结果表明,提出的改进滤波算法能够在测量噪声不确定和模型误差条件下达到较好效果。     

网络瞄准中的异步传感器空间配准算法

针对现有异步空间配准算法在目标机动时无法准确估计传感器系统误差的问题,研究了一种基于内插外推时间配准的异步传感器空间配准算法.该算法首先采用内插外推时间配准算法实现两传感器的数据同步,随后根据时间配准结果构建伪量测方程.不同于其他文献根据目标状态向量和时间差求解加权系数,从而构造与目标运动状态无关的伪量测方程的方法,该算法的伪量测方程构建过程与目标状态向量无关,且可以证明由时间配准结果构造的伪量测也与目标状态无关.因此该算法可有效解决目标机动条件下的异步传感器空间配准问题.仿真实验验证了该算法在目标作蛇形机动的条件下仍然可准确地对传感器的系统误差进行估计.     

基于改进SIFT的图像配准算法

为解决存在较大程度旋转和缩放的图像配准问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Features Transform)的图像配准算法.采用对数极坐标变换(LPT,Log-Polar Transform)进行图像粗匹配,对图像旋转角度和缩放尺度变化量进行估计,并对图像加以校正;在粗匹配的基础上对图像进行分块,根据信息熵原理提取子块的SIFT特征和不变矩特征,构造新型的特征描述符;结合欧氏距离和Procrustes迭代算法获得图像的同名点对,并估计图像形变参数,完成图像配准.实验结果表明:该算法速度快、稳定性强,并能达到亚像素级的匹配精度.     

基于结构光的空间大目标特征重构与位姿测量

针对因缺少空间非合作大目标的全局特征而难以实现相对位姿测量的问题,提出利用点状光源与单目光学相机组成点结构光视觉测量系统进行特征重构与位姿测量的方法。以非合作大目标上尺寸未知的局部矩形特征为测量对象,首先建立点结构光视觉测量系统相对位姿测量模型;接着利用相对约束关系给出特征重构方法并获得隐性特征点;然后利用特征点计算测量系统与非合作大目标之间的相对转移矩阵得到相对位置和姿态。通过数字仿真校验该方法的有效性并对测量误差因素进行分析,仿真结果表明该测量方法是有效的。     

车身逆向设计中点云多视拼合技术

针对整车车身点云空间尺寸较大,数据量庞大,还原精度要求高等特点,提出基于骨架点的点云拼合算法,算法的基本思想是构造整车模型的骨架点和分块点云的mark点,由全等三角形法则搜索骨架点与mark点的映射关系,应用加速迭代的改进ICP(Iterative Closest Point)算法拼合整车点云.某厂轻卡整车点云的拼合实例证明,该算法拼合精度高,运算速度快,是拼合整车点云行之有效的方法.      

基于双目视觉的非合作目标自主姿态估计方法

针对在轨服务任务对于空间非合作目标的自主相对导航需求,提出了一种基于双目视觉的自主姿态估计方法。该方法以Markley变量描述目标的姿态运动,并利用双目相机对目标表面的特征点进行观测,利用特征点的运动规律与目标姿态运动的相关性,并通过容积卡尔曼滤波算法实现了对非合作目标角速度与自旋轴方向的估计。数学仿真验证了所给出的姿态估计方法,并分析了估计精度的影响因素。     

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

摘要： 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.