空間非合作目標(biāo)的信息獲取問題在空間對抗、在軌維護(hù)等領(lǐng)域都具有很高的研究價值,探索非合作目標(biāo)的識別方法也是維護(hù)國家空天安全的客觀需要,因此對空間非合作目標(biāo)姿態(tài)識別方案的研究具有重要意義。本文將通過深度學(xué)習(xí)方法,運(yùn)用Tensor Flow架構(gòu),實現(xiàn)一種基于視覺圖像的姿態(tài)信息識別算法。本文設(shè)計一套功能比較完備的空間非合作目標(biāo)識別算法,實現(xiàn)輸入一張帶有衛(wèi)星圖像的灰度圖片數(shù)據(jù),輸出衛(wèi)星姿態(tài)角;或輸入一系列連續(xù)拍攝的圖像數(shù)據(jù),輸出衛(wèi)星角速度矢量的功能。首先,帶有衛(wèi)星圖像信息的照片,自動通過MSER等圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的算法,進(jìn)行分割、拉伸、灰度標(biāo)準(zhǔn)話,得到299×299像素的標(biāo)準(zhǔn)灰度圖片。再經(jīng)由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識別生成衛(wèi)星的姿態(tài)角信息。還可以通過輸入一系列連續(xù)的帶有時間戳的圖像數(shù)據(jù),分別經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取姿態(tài)角數(shù)據(jù),再通過回歸分析自動求取衛(wèi)星的旋轉(zhuǎn)角速度信息。此外,本文還研究了對比訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,不同優(yōu)化器結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)性能及收斂性的影響,并通過實驗找到了適用于本課題模型的優(yōu)化器和學(xué)習(xí)率,設(shè)計了適用于衛(wèi)星姿態(tài)識別的Loss函數(shù)。通過Tensor Flow架構(gòu)設(shè)計并實現(xiàn)了具有42層深度的Inception... 

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

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

SUMO/FREND計劃概念圖

圖 1-1 SUMO/FREND 計劃概念圖經(jīng)在上個世紀(jì)末提出“實驗服務(wù)衛(wèi)星”（Experim究項目[9]。項目初期，研究論證并實現(xiàn)了對前期發(fā)故障維護(hù)方案。該項目衛(wèi)星搭載了一個高精度的有立體成像的多個光學(xué)傳感器，項目衛(wèi)星可以通行成像分析，運(yùn)用激光測距裝置以及視覺測量工本世紀(jì)初，德國宇航局又立項了“德國軌道服務(wù)計作航天起的抵近偵察與干擾捕捉任務(wù)的技術(shù)細(xì)節(jié)的范圍內(nèi)，DEOS 將會利用光學(xué)成像設(shè)備，基于目標(biāo)的位置與姿態(tài)信息。

圖 1-3 基于模型的衛(wèi)星追蹤M 帶領(lǐng)其科研團(tuán)隊，深入地研究了通過單目視覺方法與姿態(tài)信息進(jìn)行系統(tǒng)辨識的方案[10]。實施方法是基于定了非合作目標(biāo)的三位模型的前提下，整合分析非合目標(biāo)航天器的三位模型向二維圖像面投影，隨后把投上的邊緣進(jìn)行匹配，從而利用復(fù)雜的非線性化優(yōu)化程輸出估算出的目標(biāo)航天器姿態(tài)角參數(shù)。具有精度高、圖 1-4 基于三維點(diǎn)云的衛(wèi)星追蹤

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機(jī)視覺關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李彥冬.電子科技大學(xué) 2017
[4]非合作姿態(tài)測量中的點(diǎn)云獲取與配準(zhǔn)方法研究[D]. 劉通.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于TensorFlow的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究[D]. 姜新猛.華中師范大學(xué) 2017
[2]面向空間非合作目標(biāo)捕獲的位姿測量方法研究[D]. 任宇琪.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015



本文編號：3617549