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。     

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。     

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.     

一种非合作目标模型快速测量方法

服务航天器跟踪、接近和捕获目标时,需要快速获取目标卫星局部模块的精密3D轮廓。文章研究了一种基于结构光的单目测量系统,能够同时满足三维测量速度快、精度高等需求。提出了一种黑白DeBruijn序列编码方法,使用单张相机图片就可以完成重建,采用黑白条纹,增强了对空间反射的抗干扰能力。相比较于双目测量方法,该方法认为投影装置模型和相机模型一致,省去了图像匹配步骤,有效减少了计算时间;采用迭代的方法对点云进行重建,不需要预先进行畸变校正。以卫星模型为目标,使用高速相机进行了重建试验,试验结果表明采用这种方法进行重建时,采集图像时间短,深度信息误差为0.0583mm,速度和精度都能满足非合作目标的三维测量要求。     

单目视觉三维运动位姿测量方法研究

针对基于点特征的单目视觉位姿测量,研究了一种基于不共面5个编码特征点的单目视觉解算算法,利用大靶面高分辨率相机采集运动物体姿态图像,利用目标物体上编码特征点间的几何约束关系,通过正交迭代解算算法完成目标物体的位姿测量。实验结果表明：位移测量不确定度优于0.5mm,姿态测量不确定度优于0.05°,可满足航空航天领域试验测量要求。     

基于视觉技术的非合作航天器相对位姿测量方法

提出一种基于特征信息融合的非合作目标相对位姿测量方法,该方法以航天器自有的特征信息作为识别目标,采用椭圆轮廓和特征角点相结合的方法对非合作目标特征进行识别,解决了位姿测量中无合作标志器提供理想特征信息的问题。针对典型的卫星目标模型,进行了非合作目标相对位置姿态测量方法的验证试验,实验结果表明:该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

一种基于基准优选的双目视觉位置解算方法

针对近距离空间非合作目标相对位姿测量任务需求,基于双目视觉原理建立了特征点位置测量模型与误差分析模型,分析了特征点位置解算奇异及奇异点附近位置解算误差过大的问题,提出了一种采用异面光轴配置和基准优选策略的双目视觉特征点位置解算方法。该方法通过错角安装相机光轴防止特征点在两个相机基准下进行位置解算时同时发生奇异,针对不同基准在测量域内误差分布的差异,建立了基准优选策略和相应的面向特定测量域的基准优选指标确定方法,从而获得了高精度测量结果。仿真结果表明,采用所提出的方法解决了特征点位置解算奇异问题,提高了测量域内特征点位置测量精度。     

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。     

整流罩分离过程中运动位姿测量技术研究

针对整流罩分离过程中的空间目标三维位姿跟踪测量,设计了双目视觉测量系统,完成整流罩关键点的空间三维坐标测量。基于各特征点的图像处理、识别及跟踪测量算法,结合极线约束匹配,实现目标点的精确立体匹配,可完成不同目标特征点的三维空间坐标解算,进而获取不同运动姿态时的速度、加速度等关键信息,为整流罩机械设计、动力学设计提供参考依据。     

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。     

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.     

面向立方星的相对位姿测量视觉传感器设计

针对立方星在轨服务任务中的近距离相对导航问题，提出一种相对位姿测量视觉传感器设计。为应对空间复杂的光照条件，设计一种具有多层结构的立体靶标，选取波长为850nm的LED灯作为立体靶标的光源。在相机镜头处安装850nm的红外窄带滤镜以提高立体靶标成像质量。为提高视觉传感器的测量精度，提出一种迭代直接求解(iterative direct solution, IDS)的相对位姿估计算法。该算法直接利用立体靶标上的非共面点提供的深度信息获得初始相对位姿，然后引入Haralick迭代算法来优化初始测量结果。搭建六自由度实验平台对该视觉传感器进行性能测试。实验结果表明,该视觉传感器能克服背景光的干扰，且提出的 IDS相对位姿估计算法的精度优于经典的P3P算法和EPnP算法。     

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。     

可见光/激光组合的相对位姿测量研究

针对可重构航天器模块超近距离对接场景下特征点消失问题,提出一种可见光/激光的高精度相对位姿测量方法。该方法先通过可见光/激光组合对初始相对横滚角误差进行校零,完成粗校准环节;然后通过激光二维双镜反射法进行精确的相对位姿解算,获得高精度相对位姿数据。仿真结果表明,在现有技术条件下,该方法在模块相对距离在100cm内可不依赖视觉特征点,实现±1.2mm和±0.03°的相对位姿测量精度,为模块航天器对接后续的超近距离高精度位姿控制奠定基础。     

基于激光扫描的火箭对接装配测量及调整技术

针对某型运载火箭水平和垂直对接高精度、高效率的装配需求,提出采用大尺寸非合作目标三维形貌测量仪辅助对接的方法。通过激光扫描测量运载火箭部段点云数据,拟合火箭对接面的形貌,反馈给对接执行机构调整位姿参数。理论分析和试验验证表明,该方法可有效提高对接装配精度和效率。     

基于单目视觉的三维重构相机技术研究

针对飞行器执行在轨服务获取空间多维图像的需求，提出了基于单目视觉的三维重构相机技术，利用基于亮度法体素着色原理实现空间目标的三维重构。搭建地面试验，设计模拟圆轨道和椭圆轨道多种试验，验证了在200 m范围内伴飞状态下,实现对目标的高分辨率三维重构图像，重构精度为0.105 m，为识别空间目标特征部位奠定技术基础。     

无人机位姿测量的点特征视觉方法

针对无人机在动态环境下快速高精度定位的问题，提出了用单目相机对无人机上的人工特征点进行位姿解算的方法。在无人机上放置一定数量的小型LED灯，并将其作为视觉测量的特征点，并以其中一个点作为原点建立无人机机体坐标系。通过多场景测量确定特征点在机体坐标系下的三维位置，再将三维位置与特征点在图像中的成像位置相匹配，最后使用EpnP算法求解出无人机的位置和姿态。在实验部分，利用三轴移动平台和三维转台，分别对位置解算结果和姿态解算结果进行误差测量。试验结果表明，位置解算误差在2%以下，姿态误差在8%左右。同时，该算法的处理时间在2 ms左右，该算法可以满足无人机对定位的实时性和精度的要求。     

基于双焦单目视觉的航天器间相对位姿确定算法

文章首先利用双焦成像算法确定航天器间的相对位置,再利用相对位置确定两个航天器间的相对姿态,最终获取相对位姿参数的解析解。在给定相机两个独立焦距条件下,对双焦深度估计误差进行分析,指出影响其精度的因素,并对相对位姿参数估计精度进行了讨论。最后,对该算法进行数学仿真,仿真结果表明该算法能够满足航天器相对位姿确定精度和实时计算要求。