高轨失稳目标单载荷相对位姿测量方法

针对线阵扫描型激光雷达在探测高轨失稳目标过程中,发生时空非定常点云数据畸变,而需多载荷协同方式测量相对位姿问题,提出一种激光雷达同向差分扫描测量方法。该方法基于运动目标畸变点云信息瞬时拓扑结构不变性,首先对相邻两次扫描的畸变点云进行配准来获取目标运动增量、解算目标瞬时运动参数。其次,逐条恢复畸变扫描线点云所处目标真实几何位置、完成目标三维重建。然后以目标三维模型为初始位姿基准,通过设定增量次数阈值不断更新位姿基准实现误差自标定。最后通过叠加位姿增量获取目标相对位姿。该方法在缺失非合作目标先验信息的情况下,仅使用单一载荷,不仅实现了目标三维点云模型的重建,而且精确测量了空间非合作目标相对位姿。     

基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量

针对对称结构空间目标相对位姿解算过程中点云误匹配带来的误差问题，提出一种基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量方法。首先设计空间目标点云特征提取网络及关键点回归网络，将位姿测量问题转换为空间目标点云关键点回归问题，通过两个并行的回归网络分别输出空间目标平移向量和具有固定标签的目标点云三维边界框角点；其次利用具有连续稳定标签的角点求解目标姿态，可有效解决目标的对称结构导致的点云误配准问题；最后通过仿真数据集的实验表明，该方法相比于传统的点云配准方法有更高的准确率，能够精确求解具有对称结构的空间目标相对位姿。     

改进PointNetLK的点云智能配准与位姿图优化方法

针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。     

空间失稳目标线阵成像畸变分析与三维重建

针对线阵扫描型激光雷达在非合作失稳航天器三维模型重建过程中，存在运动目标线扫数据畸变且目标因失稳导致运动特性难以准确估计问题，提出一种带畸变自修正式三维重建方法，并进行畸变容忍度临界值分析。该方法基于测量系统的角精度与测距精度设计畸变容忍度临界值判定条件，首先根据实际工况与判定条件进行比对，判定是否对线扫数据进行初始畸变恢复；其次，对相邻扫描带畸变点云依次进行配准获取目标运动增量、解算目标瞬时运动参数；然后对目标运动参数进行自修正式处理，去除特征突变点干扰；同时依次恢复点云到初始几何位置，完成初始目标三维重建；最后，通过系统进一步迭代，位姿增量自收敛直至最终满足重建精度要求。仿真结果表明，该方法在缺失非合作目标先验信息的情况下，能够有效避免因线扫描导致的畸变问题，并较为快速地实现满足精度要求的目标三维重建，有较强的鲁棒性。     

基于点云的空间非合作目标初始相对位姿获取

针对空间非合作目标相对位姿解算对点云迭代最近点(ICP)算法迭代初值要求较高，易产生误匹配等问题，提出了一种基于点云分割与点云关键点的ICP初始迭代位姿获取方法。首先，考虑到非合作目标可能具有的高度对称外观，基于LCCP点云分割算法与点云Harris关键点，在已知目标外轮廓点云基础上，设计了点云ICP初始迭代位姿获取方法。该方法具体流程为：点云降采样处理与关键部分提取、关键部分点云多角度预变换处理、最佳点云匹配及初始迭代位姿获取。最后，以某通信卫星模型搭建虚拟验证平台，使用本文提出的方法给出ICP迭代初始位姿并进行对比实验。结果表明，本文提出的点云ICP迭代初始位姿获取方法可有效规避非合作目标高度对称带来的误匹配，可给出较精确的相对位姿。     

GEO非合作目标超近距相对位姿视觉测量

提出一种基于几何特征综合匹配的双目超近距相对位姿视觉测量方法。首先,将失效卫星的矩形太阳帆板作为几何特征,采用综合匹配方法实现了双目图像的高精度匹配,随后基于几何特征指标参数判别和ROI检测方法,实现了卫星太阳帆板特征点组的识别与提取,在此基础上,进一步建立了目标坐标系,通过三维重建完成了超近距阶段失效卫星的相对位姿高精度解算。最后建立了高精度双目视觉超近距相对测量实验系统,结合所提出的综合匹配算法和相对位姿解算方法,完成了动态非合作目标的相对位姿测量实验,实验结果说明所提出的方法具有较好的实时性和较高的精度。     

基于SoftPOSIT算法的单目视觉非合作目标相对位姿估计

针对模型尺寸已知的非合作目标,在目标三维特征点和图像二维特征点坐标已知但匹配关系未知的条件下,对基于SoftPOSIT算法的非合作目标航天器间相对位姿估计方法进行了研究。SoftPOSIT算法将解决匹配的Softassign和解决位姿的POSIT两种迭代方法融入一个迭代循环,建立全局目标函数,最小化目标函数就可在获得服务航天器与目标航天器相对位姿的同时确定三维点与二维点间的匹配关系。仿真结果表明由SoftPOSIT算法所得位态精度很高,算法正确有效。在不同条件下用该算法对某卫星位姿进行估计,发现算法的相对位置估计精度随目标与服务航天器相对距离增大而提高,而相对姿态角对估计精度的影响较小。     

基于2D/3D多特征融合的近距离空间非合作目标相对测量方法

面向空间在轨服务重大应用需求,以提高系统自主性和空间环境适应性为目标,发展了一种空间非合作目标三维重建、目标识别和位姿估计一体化的近距离相对测量方法。该方法基于二维图像信息和深度数据,通过数据融合并重建出非合作目标的稠密三维模型,接着基于快速迭代最近点配准算法,提出基于SIFT和SHOT特征融合的三维识别方法,为系统的相对位姿估计提供有效的参数初始化。本文方法可进一步减少地面的干预,增强在轨服务系统的自主性,扩展系统的工作范围。地面仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。     

空间非合作目标超近距离位姿测量技术研究

对一种基于显著特征点的空间非合作目标超近距离位姿测量技术方案进行了研究。给出了方法的流程。介绍了非合作目标捕获与跟踪、特征提取、特征匹配、三维结构重建、相对位置与相对姿态测量等关键技术。仿真结果验证了其可行性。     

空间失稳目标线阵雷达成像机理及三维重建

利用线阵激光雷达载荷小、抗干扰能力强等优势，研究空间失稳目标动态测量技术。探究线阵激光雷达成像机理，建立空间失稳目标运动模型，提出基于双切片法的目标可测区域提取机制，实现线阵激光雷达对空间失稳目标的驻留观测扫描；以ICP(Iterative closest point)配准结果为先验信息，提出逆序重建方案，建立重建点云精度以及平均密度评价机制，分析数据冗余对重建精度的影响，采用采样降维的方法进行配准重建计算，提高重建结果精度；最后进行仿真实验检验分析，实验结果表明空间目标可测部位数据提取合理准确，数据输出频率可达 1 Hz ，重建结果满足任务指标要求，重建点云平均密度达到19 mm，重建点云精度达到90 mm，为地面验证及在轨应用提供数据支撑和参考。     

利用双目箭载图像测量目标位姿方法研究

研究箭载图像中的目标位姿测量方法,可作为箭上物理量测量的一条新途径。首先,使用STK软件仿真运载火箭级间分离过程,输出箭载视角双目仿真图像。然后,应用SURF/MSER方法对双目图像中的特征点进行检测、匹配、筛选,基于双目视觉测量模型解算特征点的空间坐标。最后,选取目标中心点描述被测目标位置,选取与分离面平行平面上的三点解算被测目标姿态。实验结果表明,方法可有效地测量箭载图像中目标的位置、姿态,为未来工程应用实现打下基础。     

非合作大目标位姿测量的线结构光视觉方法

空间机器人与非合作大目标交会接近最终段,单目相机不能获取完整的特征图像而无法完成相对位姿测量。针对此问题,提出基于线结构光和单目视觉的相对位姿测量方法。以非合作大目标上的局部矩形特征为测量对象,首先,建立相对位姿测量模型并给出四个测量坐标系之间的关系;其次,通过相机对不完整矩形和线结构光的约束获得四个特征点在相机坐标系下的坐标;然后,利用四个特征点计算相机坐标系与目标坐标系之间的转移矩阵;最后,将转移矩阵分解得到矩形特征的相对位姿。通过改变影响测量精度的输入误差和标定误差等因素对该方法进行仿真验证,结果表明该测量方法是有效的。     

高超声速飞行器俯冲段制导与姿控系统设计

针对高超声速飞行器俯冲飞行段制导与姿态控制问题,建立基于飞行器加速度分量的三通道角速率解算模型,提出一种新颖的制导控制系统设计方法。建立高超声速飞行器俯冲段六自由度(6DOF)质心和绕质心动力学与运动模型,以目标-飞行器三维(3D)空间相对运动模型为基础,利用终端滑模控制方法和零化视线(LOS)角速率原理得到飞行器期望过载进而解算对应的俯仰、偏航和滚转角速率指令;姿控系统基于滑模控制理论完成该三通道角速率指令的跟踪并生成飞行器舵偏指令;该方法以解析模型替代传统姿控系统设计中欧拉角指令的跟踪回路,可有效降低制导与姿控系统阶数并减少控制系统设计参数,同时省略了根据气动系数反求欧拉角指令的过程;仿真结果显示,该方法能保证高超声速飞行器(GHV)精确命中地面固定目标,且俯冲飞行过程中各项状态变量均稳定可控。     

SpaceMocap：在轨人体运动捕捉系统

SpaceMocap是一套基于多RGB-D相机的计算机视觉航天员运动捕捉系统。地面准备阶段，扫描航天员模型，并分别标定彩色相机的内参数。在轨采集阶段，3~4台相机布置在舱内角落，同步采集航天员任务视频。地面处理阶段，通过相机外参数标定和ICP方法实现点云融合，采用深度神经网络对人体关节点位置进行检测并初始化位姿参数，再用改进的ICP方法进行位姿求精，实现序列图像中关节角度跟踪。本系统搭载TG-2升空，对SZ-11航天员的任务视频进行了采集和处理，首次获取了在轨航天员的姿态(包括中性体位)、占位空间、运动参数等重要数据。结果表明，运动捕捉的模型与点云具有良好的重合度，关节点位置与关节角度具有较高的跟踪精度。SpaceMocap是我国首个在轨运动捕捉系统，它小型、轻质，具有计算机视觉特有的非接触测量、直观、高精度优势，无需在人体上粘贴任何标志，具有良好的抗遮挡能力，完全适用于微重力、狭小空间环境下的在轨应用 。     

空间翻滚非合作目标相对位姿估计的视觉SLAM方法

针对空间翻滚非合作目标相对位姿测量中目标先验信息缺失和模型不确定问题,将移动机器人视觉同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波估计模型推广到非合作目标相对位姿测量中,提出一种基于视觉SLAM的翻滚非合作目标相对位姿估计方法。首先,构建了相对位姿估计的贝叶斯滤波状态转移模型和量测更新模型。其次,为避免平动噪声协方差过大导致滤波性能下降的问题,对状态转移方程进行优化,采用最小二乘估计方法预测位置参数。最后,采用一种联合无损卡尔曼滤波和粒子滤波的贝叶斯滤波方法实现了目标全部位姿参数的快速平滑估计。基于计算机合成图像数据和真实图像序列的仿真实验表明：提出的方法具有较优的速度和精度,且对目标速度变化、特征提取和数据关联误差等具有较好的鲁棒性。     

一种航天器位姿测量的鲁棒正交迭代法

航天器位姿测量是许多空间任务和地面大型试验必不可少的关键环节,基于合作标志点的单目位姿测量技术是实现该测量的重要手段之一;由于受到外界复杂环境的干扰,标志点提取可能会出现野值点或者精度不一致的情况,传统的正交迭代方法对于该类问题不能够达到最优的求解精度,甚至求解错误。文章提出了一种基于M估计的鲁棒型正交迭代方法,使用M估计给每个标志点分配不同的权重,优化加权物方残差目标函数得到位姿参数。通过仿真验证和实物试验,证明了该方法可以较好地消除错误数据对测量的影响,提高了正交迭代算法的测量精度和鲁棒性。     

基于星载毫米波顺轨-交轨InISAR的空间运动目标三维成像技术研究

研究了低信噪比情况下的星载毫米波顺轨/交轨In\|ISAR空间目标三维成像问题。由于传统的RD成像算法在目标尺寸较大和分辨率要求较高时不能取得较好的成像效果,故将波数域成像算法引入运动目标成像处理以获得高分辨率的二维图像,继而将顺轨/交轨三天线ISAR图像分别进行干涉处理,获得了目标上各散射点的三维位置。作为二维成像、图像配准等重要环节的基础参数,对低信噪比下的目标检测和三维运动参数估计进行了研究,分析了速度估计精度要求。最后,仿真结果表明了顺轨/交轨In-ISAR系统的有效性。     

基于主动特征选择的非合作航天器鲁棒视觉导航方法研究

面向非合作目标航天器近距离操作任务,针对采用自然特征的单目视觉相对位姿参数确定过程中特征提取与匹配导致的粗大误差增加导致结果不准确甚至错误,以及特征数量多增大计算量等问题,提出一种融合随机采样一致性(RANSAC)算法和主动特征选择的鲁棒视觉导航方法。用RANSAC算法剔除有粗大误差的特征点,给出了基于RANSAC的特征点选择步骤;根据不同特征点组合所计算的克拉美罗(CRLB)不同,用参数化CRLB下限选择对位姿确定精度有显著影响的点以减少参与计算的特征数量,给出了基于CRLB的特征点选择流程。仿真结果表明:综合RANSAC和CRLB的特征点选择方法可显著减少特征点数量,提高了位姿解算精度。     

基于人工标识点的姿态测量

姿态测量在众多领域中都有重要应用。本文提出一种基于单目视觉系统测量目标姿态的方法。利用红外LED作为目标特征点,解算特征点在物体坐标系下和摄像机坐标系下的坐标,通过POSIT算法,求得目标物体的姿态。该方法原理正确,操作简单,能得到精度较高的测量结果。     

应用多星的空间目标跟踪定位算法

单星激光测距空间目标定位算法受远距离激光测距机测频的限制,有效数据速率较低。文章构建天基探测系统空间目标观测模型,提出一种应用多星的空间目标跟踪定位算法。该算法基于三角交会原理,面向多星不同载荷平台,基于空间目标成像投影和坐标转换模型,计算空间目标的异面直线距离,采用最近邻算法最优匹配关联同一空间目标的星间像点,基于双星交会模型解算空间目标轨迹,进行空间目标跟踪。此外,针对空间目标的星间信息丢失、空间目标与卫星共面时多空间目标跟踪精度低的问题,引入空间目标的加速度参数分量,改进卡尔曼滤波算法,预测空间目标轨迹位置,从而有效提高多目标跟踪精度。实例验证结果表明:文章提出算法的空间目标跟踪与定位精度高,能有效解决星间信息丢失引起的精度下降问题。