隨著人類對宇宙探索活動的日益增加,對空間在軌服務(wù)的技術(shù)要求也日益提高。由于過去人類對太空探索的活動未能充分考慮對太空環(huán)境的影響,現(xiàn)如今近地球軌道附近存在著大量的太空垃圾,嚴(yán)重影響著太空探索進(jìn)程的推進(jìn)。因此,對太空環(huán)境的管理以及清理太空垃圾已經(jīng)刻不容緩。大多數(shù)太空垃圾都是未知運(yùn)動目標(biāo),其未知性和不確定性給太空環(huán)境的管理帶來了極大的挑戰(zhàn)。對太空垃圾進(jìn)行清除,需要提前準(zhǔn)確地識別目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)及三維幾何信息�，F(xiàn)有文獻(xiàn)中,基于視覺的測量方法能有效地解決該問題,是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。本文采用ToF相機(jī)Kinect V2作為數(shù)據(jù)采集傳感器,介紹Kinect V2相機(jī)的深度成像原理,對Kinect V2相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定以校正畸變帶來的誤差。進(jìn)而在此基礎(chǔ)上,對Kinect V2相機(jī)進(jìn)行深度測量誤差分析及校正,以避免給后續(xù)未知運(yùn)動目標(biāo)的測量估計帶來過大的系統(tǒng)誤差。針對采集數(shù)據(jù)中存在過多噪聲的問題,進(jìn)行測量數(shù)據(jù)的預(yù)處理,將目標(biāo)從采集數(shù)據(jù)中分割出來,實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的框選跟蹤。通過實(shí)驗(yàn)比較現(xiàn)有特征提取算法,分析各算法的特性并確定合適的特征提取算法用于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。同時,針對兩兩幀間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)存在測量估計易中斷的問題,提出一種包含雙...

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 課題的背景及研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.3.1 未知運(yùn)動目標(biāo)在軌測量設(shè)備現(xiàn)狀
        1.3.3 目標(biāo)幾何及運(yùn)動估計方法研究現(xiàn)狀
    1.4 當(dāng)前研究存在的問題
    1.5 本文主要研究內(nèi)容
第二章 TOF相機(jī)測量系統(tǒng)誤差分析及校正
    2.1 引言
    2.2 ToF相機(jī)深度成像原理
        2.2.1 ToF相機(jī)測距原理
        2.2.2 ToF相機(jī)數(shù)字模型
    2.3 ToF相機(jī)標(biāo)定校正及圖像配準(zhǔn)
        2.3.1 標(biāo)定方法介紹
        2.3.2 ToF相機(jī)標(biāo)定校正
        2.3.3 ToF相機(jī)圖像配準(zhǔn)
    2.4 ToF相機(jī)深度測量誤差分析及校正
        2.4.1 ToF相機(jī)深度測量誤差分析
        2.4.2 隨機(jī)誤差分析及校正
    2.5 本章小結(jié)
第三章 測量數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
    3.1 引言
    3.2 測量數(shù)據(jù)的預(yù)處理
        3.2.1 目標(biāo)框選粗分割
        3.2.2 目標(biāo)濾波精分割
    3.3 特征提取與匹配
        3.3.1 特征提取
        3.3.2 特征匹配
        3.3.3 特征提取算法比較實(shí)驗(yàn)
    3.4 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
        3.4.1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方式
        3.4.2 基于地圖點(diǎn)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 目標(biāo)幾何與運(yùn)動參數(shù)的測量與估計
    4.1 引言
    4.2 測量與估計方法
        4.2.1 SLAM概述
        4.2.2 視覺SLAM問題差異性分析
    4.3 未知運(yùn)動目標(biāo)測量與估計方案設(shè)計
        4.3.1 坐標(biāo)系及符號定義
        4.3.2 算法整體框架
    4.4 未知運(yùn)動目標(biāo)前端跟蹤
        4.4.1 坐標(biāo)系及狀態(tài)變量初始化
        4.4.2 狀態(tài)量估計工作狀態(tài)
        4.4.3 前端跟蹤實(shí)驗(yàn)
    4.5 未知運(yùn)動目標(biāo)后端優(yōu)化
        4.5.1 位姿圖構(gòu)建
        4.5.2 回環(huán)檢測及優(yōu)化
        4.5.3 后端優(yōu)化實(shí)驗(yàn)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)軟硬件平臺搭建與方案驗(yàn)證
    5.1 引言
    5.2 實(shí)驗(yàn)軟硬件平臺搭建
        5.2.1 硬件平臺
        5.2.2 軟件平臺
    5.3 手眼標(biāo)定實(shí)驗(yàn)
        5.3.1 手眼標(biāo)定原理
        5.3.2 手眼標(biāo)定結(jié)果
    5.4 目標(biāo)運(yùn)動實(shí)驗(yàn)
        5.4.1 純平移運(yùn)動
        5.4.2 純旋轉(zhuǎn)運(yùn)動
        5.4.3 平移與旋轉(zhuǎn)的復(fù)合運(yùn)動
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果
致謝



本文編號：3860626