因?yàn)榭臻g非合作目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征以及運(yùn)動(dòng)特性未知,所以對(duì)空間非合作目標(biāo)的相對(duì)位姿測(cè)量一直以來(lái)是一個(gè)難題,目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)空間非合作目標(biāo)的相對(duì)位姿測(cè)量主要使用立體視覺(jué)的方法,但是該方法僅適用于近距離、小尺度下的空間非合作目標(biāo)的相對(duì)位姿測(cè)量。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了一種對(duì)距離、尺度不敏感的基于單目與激光融合的高精度的空間非合作目標(biāo)結(jié)構(gòu)恢復(fù)與相對(duì)位姿測(cè)量方法,該方法實(shí)現(xiàn)了搭載相機(jī)載荷衛(wèi)星繞飛與逼近空間非合作目標(biāo)過(guò)程中的目標(biāo)三維結(jié)構(gòu)恢復(fù)以及衛(wèi)星相對(duì)空間非合作目標(biāo)位姿測(cè)量。本文開(kāi)展的主要工作如下:（1）針對(duì)傳統(tǒng)單目算法需要進(jìn)行大量特征點(diǎn)描述子計(jì)算以及存在大量誤匹配問(wèn)題,本論文提出了基于FAST角點(diǎn)與LK光流的連續(xù)圖像序列的特征點(diǎn)提取與匹配方法。利用該方法獲得圖像序列的特征點(diǎn)和匹配關(guān)系后,對(duì)開(kāi)始的一對(duì)圖像利用其匹配特征點(diǎn)對(duì)使用RANSAC五點(diǎn)法得到目標(biāo)三維點(diǎn)云和相機(jī)外參,對(duì)后續(xù)添加的圖像使用RANSAC EPNP算法解算新添加圖像對(duì)應(yīng)相機(jī)外參并不斷恢復(fù)目標(biāo)三維點(diǎn)云,最后使用BA優(yōu)化算法提高解算的相機(jī)外參與目標(biāo)點(diǎn)云的精度,使用回環(huán)檢測(cè)與優(yōu)化算法消除累計(jì)漂移誤差。實(shí)驗(yàn)表明該方法相較傳統(tǒng)方法將得到更高精度目標(biāo)點(diǎn)... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

服務(wù)衛(wèi)星抓捕失效衛(wèi)星示意圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文衛(wèi)星進(jìn)行在軌維護(hù)。通過(guò)衛(wèi)星搭載的相機(jī)與激動(dòng)機(jī)噴嘴成像分析與測(cè)距進(jìn)而解算出相對(duì)空間初，德國(guó)航天局(Deutsches Zentrum fur Luft-und 軌道服務(wù)計(jì)劃”(Deutsche Orbitale Servicing M軌道上的非合作衛(wèi)星提供在軌服務(wù)如在軌維修上安裝的單目相機(jī)與光源獲得捕捉過(guò)程中夾子習(xí)的方法獲得相對(duì)非合作目標(biāo)的相對(duì)位姿。

的方法獲得相對(duì)非合作目標(biāo)的相對(duì)位姿。圖 1-2 DEOS 概念圖的商業(yè)項(xiàng)目 SMART-OLEV[11]計(jì)劃(Smar步軌道上燃料耗盡或因姿軌故障失效的通衛(wèi)星的姿態(tài)、軌道控制系統(tǒng)并為其提供導(dǎo)星重新正常運(yùn)轉(zhuǎn)。該項(xiàng)目的視覺(jué)系統(tǒng)包括現(xiàn)距離非合作目標(biāo) 5 米內(nèi)的相對(duì)導(dǎo)航任務(wù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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