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。     

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TEASER算法的空间非合作目标位姿估计

基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation, TEASER)与迭代最近点(iterative closest point, ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节：在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation, SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明：在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.     

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。      

一种基于层次聚类的空间非合作目标重构方法

由于激光传感器内在的缺陷,获得的非合作目标原始点云数据往往处于一个分布不均匀的状态,这就对后续的高质量非合作目标表面重构带来了很大的挑战.提出了一种基于全局约束的局部层次聚类方法来提升非合作目标点云分布的连续性.该方法主要可分为两步：1.基于全局约束的自适应八叉树三维空间分解,2.基于全局约束的层次聚类.第一步的主要目的是为了降低算法的复杂度,第二步则将分布不均匀的点集转化为均匀分布的状态.本文在三个非合作目标模型上进行了实验.实验的可视化结果与定量计算结果均验证了该方法的有效性.     

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量,基于特征建模的思想,提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先,针对空间目标姿态测量的需求,寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着,应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习,通过建立合理的神经网络模型和训练数据,实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后,利用目标点云仿真数据集,对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想,提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征,实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩,为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用,提供了可行的智能化工程实现方案.     

一种非合作卫星目标立体视觉测量技术

针对空间非合作卫星近距离的相对位置和姿态测量问题,提出一种立体视觉测量技术.使用激光雷达为双目立体视觉提供先验距离信息和粗略姿态,在双目相机左右图像特征提取时增加视差范围约束,限定左右图中同名特征点提取的范围,可避免杂光条件下局部复杂纹理的干扰,有效降低计算复杂度,提高图像处理的速度.通过地面闭环试验对测量技术进行了验证,实验结果表明方法的有效性和先进性.     

基于特征点位置及速度的空间非合作目标质心位置测量方法

对于空间非合作目标,地面上所用的质心位置测量方法难以实现。提出了一种应用摄像测量学实现质心位置测量的新方法。首先采用双相机对目标进行拍摄,通过特征点的匹配计算目标表面上特征点的位置及速度;再通过这些特征点的位置及速度,结合刚体运动学理论,计算目标的质心位置。仿真结果表明,本方法可以有效地实现目标的质心位置测量。     

二维三维信息融合的空间非合作

为实现位置和姿态的测量,常用敏感器包括激光类敏感器和双目立体视觉类敏感器.激光类敏感器的测量结果受目标反射特性的影响较大,而双目立体视觉敏感器的测量精度又受杂光和自身基线长度的限制.针对这两类敏感器在各自应用中存在的问题,提出一种融合二维三维信息进行位置和姿态求解的方法,综合利用二维和三维测量敏感器各自的优势来获取目标信息和进行相对位置姿态测量.通过算法仿真和试验验证了方法的可行性.     

基于三维点云模型的空间目标光学图像生成技术

空间探测任务中大量先验图像数据的缺乏,使得基于光学图像的态势感知和导航算法无法被有效定量测试和评估。针对此问题,提出了一种基于三维点云模型和射影变换基本理论的空间目标光学图像生成方法。在完成对空间目标三维点云模型和仿真摄像机模型构建基础之上,利用射影变换基本理论依次计算像平面所有像素点与空间目标三维点云模型空间点的对应关系,并基于Lambertian漫反射模型和相对应空间目标三维点云模型空间点的光照方向,得到所有像素点的灰度值,从而生成给定空间目标的光学图像。大量仿真实验表明:与传统的基于解析模型的仿真图像生成方法相比,所提的空间目标光学图像生成技术能够以更快的速度生成更加真实的仿真图像,且生成的仿真图像可以广泛应用于椭圆拟合、陨石坑检测、着陆器视觉导航、航天器交会对接、空间目标跟踪等典型空间应用算法的定性与定量评估。      

基于非线性观测器的非合作目标姿态跟踪控制

非合作目标的姿态角速度、角加速度未知,给在轨服务航天器跟踪非合作目标姿态的控制器设计带来挑战.为解决这一问题,设计了一种非线性观测器,该观测器能够估计出非合作目标状态,然后构造了基于非线性观测器的姿态跟踪控制器,并证明了闭环系统的一致渐近稳定性.仿真结果表明,设计的方法不仅能够实现非合作目标的状态估计,而且实现了对非合作目标姿态的跟踪.     

非合作机动目标交会的相对位置控制

研究目标航天器存在机动的情况下追踪航天器与目标航天器的交会问题.只利用两航天器之间的相对位置测量信息,考虑目标机动、外部干扰以及状态耦合,提出一种改进的特征压缩方式并建立相应的解耦特征模型,基于该特征模型设计解耦的自适应控制方法实现追踪航天器与机动目标航天器的交会.仿真结果验证了算法的有效性,并表明其优于传统的PD控制方法.     

一种翻滚非合作航天器抵近绕飞避障轨迹规划和跟踪控制方法

针对空间无人在轨服务任务中翻滚非合作航天器抵近、绕飞和避障问题,在目标特征部位本体坐标系,建立了轨道和姿态相对运动模型.设计了抵近和绕飞策略,以抵近轨迹的燃料和时间最优为目标函数,考虑规避障碍物情况,结合动力学和路径等约束条件进行轨迹规划,最后采用高斯伪谱法对连续最优控制问题进行离散转化,对转化后的非线性规划问题进行求...     

地磁场磁力线可视化种子点选取的磁场强度线积分等分算法

将磁力线按流线进行绘制是地磁场可视化的通用方法. 磁力线种子点的选取 决定了绘制磁力线的疏密, 其疏密程度能否真实反映地磁场强度分布是评价地 磁场可视化效果的关键. 基于磁经圈均匀角度种子点选取算法绘制 的磁力线通常不能客观反映地磁场强度的空间分布, 针对这一不足, 提出一种等分磁场强 度线积分的磁力线种子点选取算法. 利用该算法对地磁场IGRF模型和T96模型 描述的地磁内外源场进行可视化绘制, 对磁力线追踪结果中出现的冗余磁力线 进行过滤, 统计分析了绘制磁力线的空间分布与地磁场强度空间分布的相关性, 结果表明该算法能够较好地实现对地磁场的可视化.