• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文学位 >基于点云的非合作航天器超近距离位姿测量技术研究
【6h】

基于点云的非合作航天器超近距离位姿测量技术研究

代理获取
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

近年来，以空间非合作目标捕获技术为基础的航天器在轨维护、废弃卫星清理、太空攻防、自动交会对接等应用成为了空间在轨服务领域新的发展方向。近距离情况下非合作目标的相对位姿测量是空间非合作目标捕获末段的关键技术。本文主要研究了基于点云数据的非合作航天器超近距离相对位姿测量技术，为解决非合作目标的超近距离相对位姿测量提供一种技术参考。
　　本文首先针对目标模型先验知识已知且基于局部特征匹配测量方法测量精度低，稳定性差的情况，提出了一种基于目标模型和点云全局匹配的空间非合作目标相对位姿估计方法。重点研究观测坐标系下获取的目标数据点云与目标模型点云的全局自动匹配问题。利用深度相机获取目标数据点云，估计数据点云与模型点云之间的平移域，构造解空间，利用全局ICP算法在解空间内进行搜索配准，获取目标初始位姿。在序列帧中，利用前一帧的位姿结果对当前帧数据点云进行预变换，然后利用本文提出的基于点云边缘及RANSAC改进的ICP算法对变换后的数据点云和模型点云进行匹配获取目标的连续位姿。仿真实验和地面试验均表明该算法精度高，鲁棒性好。接着，针对目标模型先验知识未知的情况，提出了一种基于自然特征的2D/3D数据融合的位姿测量方法。重点研究如何利用深度相机幅值图辅助进行目标点云的自然特征检测，并以此建立目标坐标系，进行位姿估计。利用2D Harris和3D Harris角点检测算法分别从相机幅值图和测量点云中检测角点，进行双向匹配得到测量点云中的若干特征点，并根据这些特征点建立目标坐标系。结合特征点在目标坐标系和相机坐标系下的坐标，计算得到目标的初始位姿。在序列帧中，利用本文改进ICP算法进行前后帧匹配获取目标的连续位姿。仿真实验表明该算法具有一定可行性，但存在累积误差。编写了位姿测量软件。该软件具备打开/关闭相机、获取/保存点云图像、参数设置、点云滤波、配准、位姿估计及结果显示、与控制器通信等功能。通过MESA SR4000 TOF相机搭建实验平台，对基于模型和点云全局匹配的空间非合作目标超近距离位姿估计算法及改进ICP连续位姿估计算法进行了地面试验及时间性能分析。试验表明，本文提出的位姿测量方法精度高，稳定性好，满足项目指标要求。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号