基于結構光視覺的非合作目標位姿估計與三維重構研究
發(fā)布時間：2021-01-20 22:14
人類在探索太空的過程中取得了出色的研究成果,但也留下許多太空垃圾。太空垃圾會與國際空間站,宇宙飛船和人造衛(wèi)星等發(fā)生碰撞,存在極大的安全隱患。如何清理太空垃圾已經成為當今世界最重要,最廣泛討論的話題之一�？墒�,太空垃圾的運動狀態(tài)與三維結構的未知性給空間機器人的清理工作帶來了困難。因此,需要一定的方法獲取它們的運動信息與結構信息。廣大學者研究發(fā)現,基于視覺的位姿估計與三維重構技術是一種有效的解決方案。本課題采用結構光三維視覺系統對目標進行跟蹤。首先介紹了普通的針孔成像模型,接著介紹了結構光深度相機的原理,建立了結構光三維視覺系統模型,推導了結構光三維視覺系統獲取空間點三維坐標的方法。通過相機獲得目標圖像后,對圖像進行預處理,包括圖像二值化分割和形態(tài)學處理兩個步驟。圖像預處理完成后,需要獲取目標表面的特征點。通過分析比較幾種常用的特征提取算法的提取效果,最終選擇了特征點分布最為均勻的SIFT算法。對于目標的跟蹤問題,采用的是基于SIFT特征的金字塔LK光流跟蹤法,實現前后幀目標特征點的匹配。為了實現跟蹤的實時性,本課題使用處于運動狀態(tài)的相機對目標進行跟蹤。在分析比較多種基于視覺的測量方法后,...
【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數】：81 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
基于激光雷達的非合作目標位姿估計與三維重構
建立了一種新的旋轉運動因子。該因子將軌跡估計因子與姿態(tài)映射聯系起來，用于目標質心的估計。將檢測到的特征點轉換到以目標質心為中心的固定框架下，完成目標的三維重構。該算法的有效性在國際空間站得到驗證，實驗平臺如圖 1-6 所示。麻省理工學院的 Brent E. Tweddle[22]等人提出了一種解決繞空間任意軸旋轉的未知非合作目標 SLAM 問題的方法。該方法基于 iSAM 算法[23]，建立了目標的運動學方程，動力學方程和觀測方程，對目標的相關運動參數進行估計，并且完成了目標的三維點云重構。在國際空間站的微重力環(huán)境下，該方法在定向實驗衛(wèi)星平臺上進行了驗證。重慶大學的李正周[24]等人采用粒子濾波與最小二乘估計相結合的方法，用于非合作航天器相對運動測量。通過建立非合作航天器的動力學方程來表示其狀態(tài)方程和更新方程，利用粒子濾波算法在序列紅外圖像的預測區(qū)域內對特征點進行匹配。最后利用最小二乘估計理論，通過求解特征點不匹配的最小誤差估計旋轉運動參數。實驗表明，該算法估計的滾動運動對不同的旋轉速度和特征提取噪聲均具有較強的魯棒性。不過，隨著距離和轉速的增大，算法的相對滾動估計誤差也會明顯增大。
c）三維點云圖 2-3 結構光深度相機三維點云獲取預處理分割深度相機得到的二維圖像不僅包括目標本身，還包括存在會干擾目標特征點的提取，降低特征提取的效率標特征提取與跟蹤之前，首先需要把目標從圖像中分征點盡可能多得集中在目標本身。割的核心原理是圖像二值化。通過多次測試后設置一中各像素點的灰度值轉換為 0 或 255，使圖像中只存，從而將目標從圖像中提取出來。本課題在黑暗環(huán)境源作為干擾，目標本身與周圍環(huán)境具有較大的色相差課題使用的是基于 HSV 空間的圖像分割方法。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種用于圖像特征提取的改進ORB-SLAM算法[J]. 張良橋,陳國良,許曉東,連達軍,王睿. 測繪通報. 2019(03)
[2]基于序列圖像的非合作目標自主導航及驗證[J]. 王大軼,葛東明,史紀鑫,鄧潤然,朱衛(wèi)紅,鄒元杰. 南京航空航天大學學報. 2018(06)
[3]非合作航天器自主相對導航研究綜述[J]. 王大軼,胡啟陽,胡海東,劉成瑞. 控制理論與應用. 2018(10)
[4]基于點云的非合作航天器位姿測量方法研究[J]. 桂力,鄭順義,曹姝清,劉宗明,陳赟. 上海航天. 2016(06)
[5]空間非合作目標三維形狀與位姿成像測量技術研究[J]. 杜小平. 裝備學院學報. 2016(01)
[6]最小二乘影像匹配算法的實現與研究[J]. 周時倫. 信息通信. 2013(04)
[7]采用慣性測量單元的移動機器人軌跡跟蹤方法研究(英文)[J]. 張弛. 控制理論與應用. 2013(03)
[8]結構光編碼方法綜述[J]. 陳彥軍,左旺孟,王寬全,吳秋峰. 小型微型計算機系統. 2010(09)
[9]美俄衛(wèi)星太空碰撞事件及對航天活動的影響[J]. 龔自正,李明. 航天器環(huán)境工程. 2009(02)
碩士論文
[1]特征匹配與目標跟蹤算法的研究[D]. 陳潔.南京郵電大學 2016
[2]基于立體視覺的非合作目標運動估計與結構估計方法研究[D]. 郭本生.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[3]基于雙目立體視覺的深度感知技術研究[D]. 馬源.北京理工大學 2015
[4]非合作相對位姿測量跟蹤研究及設計[D]. 夏慶.哈爾濱工業(yè)大學 2014
[5]基于多傳感器組合測量非合作目標的在軌操作研究[D]. 馬寶林.國防科學技術大學 2012
本文編號：2989883
【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數】：81 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
基于激光雷達的非合作目標位姿估計與三維重構
建立了一種新的旋轉運動因子。該因子將軌跡估計因子與姿態(tài)映射聯系起來，用于目標質心的估計。將檢測到的特征點轉換到以目標質心為中心的固定框架下，完成目標的三維重構。該算法的有效性在國際空間站得到驗證，實驗平臺如圖 1-6 所示。麻省理工學院的 Brent E. Tweddle[22]等人提出了一種解決繞空間任意軸旋轉的未知非合作目標 SLAM 問題的方法。該方法基于 iSAM 算法[23]，建立了目標的運動學方程，動力學方程和觀測方程，對目標的相關運動參數進行估計，并且完成了目標的三維點云重構。在國際空間站的微重力環(huán)境下，該方法在定向實驗衛(wèi)星平臺上進行了驗證。重慶大學的李正周[24]等人采用粒子濾波與最小二乘估計相結合的方法，用于非合作航天器相對運動測量。通過建立非合作航天器的動力學方程來表示其狀態(tài)方程和更新方程，利用粒子濾波算法在序列紅外圖像的預測區(qū)域內對特征點進行匹配。最后利用最小二乘估計理論，通過求解特征點不匹配的最小誤差估計旋轉運動參數。實驗表明，該算法估計的滾動運動對不同的旋轉速度和特征提取噪聲均具有較強的魯棒性。不過，隨著距離和轉速的增大，算法的相對滾動估計誤差也會明顯增大。
c）三維點云圖 2-3 結構光深度相機三維點云獲取預處理分割深度相機得到的二維圖像不僅包括目標本身，還包括存在會干擾目標特征點的提取，降低特征提取的效率標特征提取與跟蹤之前，首先需要把目標從圖像中分征點盡可能多得集中在目標本身。割的核心原理是圖像二值化。通過多次測試后設置一中各像素點的灰度值轉換為 0 或 255，使圖像中只存，從而將目標從圖像中提取出來。本課題在黑暗環(huán)境源作為干擾，目標本身與周圍環(huán)境具有較大的色相差課題使用的是基于 HSV 空間的圖像分割方法。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種用于圖像特征提取的改進ORB-SLAM算法[J]. 張良橋,陳國良,許曉東,連達軍,王睿. 測繪通報. 2019(03)
[2]基于序列圖像的非合作目標自主導航及驗證[J]. 王大軼,葛東明,史紀鑫,鄧潤然,朱衛(wèi)紅,鄒元杰. 南京航空航天大學學報. 2018(06)
[3]非合作航天器自主相對導航研究綜述[J]. 王大軼,胡啟陽,胡海東,劉成瑞. 控制理論與應用. 2018(10)
[4]基于點云的非合作航天器位姿測量方法研究[J]. 桂力,鄭順義,曹姝清,劉宗明,陳赟. 上海航天. 2016(06)
[5]空間非合作目標三維形狀與位姿成像測量技術研究[J]. 杜小平. 裝備學院學報. 2016(01)
[6]最小二乘影像匹配算法的實現與研究[J]. 周時倫. 信息通信. 2013(04)
[7]采用慣性測量單元的移動機器人軌跡跟蹤方法研究(英文)[J]. 張弛. 控制理論與應用. 2013(03)
[8]結構光編碼方法綜述[J]. 陳彥軍,左旺孟,王寬全,吳秋峰. 小型微型計算機系統. 2010(09)
[9]美俄衛(wèi)星太空碰撞事件及對航天活動的影響[J]. 龔自正,李明. 航天器環(huán)境工程. 2009(02)
碩士論文
[1]特征匹配與目標跟蹤算法的研究[D]. 陳潔.南京郵電大學 2016
[2]基于立體視覺的非合作目標運動估計與結構估計方法研究[D]. 郭本生.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[3]基于雙目立體視覺的深度感知技術研究[D]. 馬源.北京理工大學 2015
[4]非合作相對位姿測量跟蹤研究及設計[D]. 夏慶.哈爾濱工業(yè)大學 2014
[5]基于多傳感器組合測量非合作目標的在軌操作研究[D]. 馬寶林.國防科學技術大學 2012
本文編號：2989883
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