本文關(guān)鍵詞：融合多源信息的空間機械臂目標檢測定位及路徑規(guī)劃

  更多相關(guān)文章： 光電探測 空間背景 圖像配準 運動檢測 目標跟蹤 三維定位

【摘要】：基于光電探測視頻圖像的空間運動目標檢測跟蹤及定位技術(shù)是實現(xiàn)空間站捕獲懸停航天飛行器或輔助對接等的關(guān)鍵技術(shù)。融合多源信息的空間機械臂目標檢測定位及路徑規(guī)劃重點研究了基于彩色相機二維圖像信息處理的運動目標檢測和跟蹤、基于深度相機三維立體信息處理的運動目標位姿測量、基于檢測跟蹤和位姿測量的機械臂路徑規(guī)劃。針對不同的空間環(huán)境背景,本文提出了一種基于信息熵、邊緣和顏色空間的圖像背景判別指標,實現(xiàn)陸地、海洋、星空三種背景模式的轉(zhuǎn)換。針對陸地復雜背景,提出基于隨機點的特征點提取和前向-后向光流目標檢測算法。針對海洋、星空平滑背景,提出基于“安全域”搜索策略和背景復雜度及邊緣特征的目標檢測算法。對于檢測到的目標,進行持續(xù)跟蹤。當空間站處于定距平穩(wěn)跟蹤觀察狀態(tài)時,提出基于分塊均值感知哈希的目標跟蹤算法,有效解決整體光照和局部光照變化等問題。當空間站接近目標至可捕獲狀態(tài)的過程中,提出基于融合匹配和光流的形變目標跟蹤算法,有效解決目標尺度和旋轉(zhuǎn)角度變化的問題。對于被跟蹤到的目標,提出基于非線性尺度空間的配準方法實現(xiàn)其相對于機械臂基座坐標系的三維位姿測量。首先通過眼眼標定,實現(xiàn)彩色空間坐標系到深度空間坐標系的轉(zhuǎn)換;其次通過手眼標定,實現(xiàn)深度空間坐標系到機械臂末端坐標系的轉(zhuǎn)換;然后據(jù)此確定目標在機械臂基座坐標系的三維位姿。該位姿即為機械臂末端需到達的位姿,利用運動學逆解確定機械臂伸展時各關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)量,完成機械臂路徑規(guī)劃。
【關(guān)鍵詞】：光電探測 空間背景 圖像配準 運動檢測 目標跟蹤 三維定位
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP241
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-12
• 注釋表12-14
• 縮略詞14-15
• 第一章 緒論15-23
• 1.1 研究背景及意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-21
• 1.2.1 運動目標檢測17-18
• 1.2.2 運動目標跟蹤18-19
• 1.2.3 運動目標定位19-20
• 1.2.4 逆運動學分析20-21
• 1.3 論文主要工作及安排21-23
• 第二章 空間環(huán)境背景下多模式運動目標檢測23-41
• 2.1 衛(wèi)星在軌仿真視頻23-26
• 2.1.1 遠距離目標檢測仿真視頻23-24
• 2.1.2 近距離目標跟蹤仿真視頻24-26
• 2.2 運動目標檢測模式判定26-27
• 2.3 陸地背景運動目標檢測27-34
• 2.3.1 圖像特征點提取27-30
• 2.3.2 前向后向光流場30-32
• 2.3.3 透視模型參數(shù)估計32-33
• 2.3.4 背景運動補償33-34
• 2.3.5 運動目標檢測34
• 2.4 其他背景運動目標檢測34-35
• 2.5 運動目標檢測算法流程35-37
• 2.6 實驗結(jié)果與分析37-40
• 2.6.1 空間背景判定實驗37-38
• 2.6.2 空間目標檢測實驗38-40
• 2.7 本章小結(jié)40-41
• 第三章 空間環(huán)境背景下多模式運動目標實時跟蹤41-56
• 3.1 基于Kalman濾波的目標狀態(tài)預測41-42
• 3.2 基于分塊均值感知哈希的目標跟蹤42-46
• 3.2.1 圖像感知哈希技術(shù)42-43
• 3.2.2 分塊均值哈希求解43-44
• 3.2.3 積分均值求解44-45
• 3.2.4 非極大值抑制45
• 3.2.5 分塊均值感知哈希跟蹤流程45-46
• 3.3 基于融合匹配和光流的目標跟蹤46-48
• 3.3.1 融合匹配和光流的算法46-47
• 3.3.2 中值模型求解單應矩陣47-48
• 3.3.3 算法流程圖48
• 3.4 實驗結(jié)果與分析48-55
• 3.4.1 分塊均值感知哈希跟蹤實驗49-51
• 3.4.2 融合匹配和光流算法跟蹤實驗51-53
• 3.4.3 單應矩陣求解對比實驗53-55
• 3.5 本章小結(jié)55-56
• 第四章 空間運動目標位置與姿態(tài)測量56-65
• 4.1 基于快速顯示擴散的非線性濾波56-57
• 4.1.1 非線性擴散濾波56-57
• 4.1.2 快速顯式擴散57
• 4.2 基于非線性尺度空間的ORB算法57-60
• 4.2.1 非線性尺度空間構(gòu)建58-59
• 4.2.2 特征點檢測59
• 4.2.3 特征點描述59-60
• 4.3 空間目標位姿測量60-61
• 4.4 實驗結(jié)果與分析61-64
• 4.4.1 非線性ORB算法配準實驗62-64
• 4.4.2 空間平面目標位姿測量實驗64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 第五章 空間機械臂路徑規(guī)劃地面實驗系統(tǒng)65-80
• 5.1 地面實驗系統(tǒng)65-67
• 5.1.1 地面實驗系統(tǒng)結(jié)構(gòu)65-66
• 5.1.2 路徑規(guī)劃實驗方案66-67
• 5.2 實驗系統(tǒng)標定67-71
• 5.2.1 Microsoft Kinect 2.0 功能67
• 5.2.2 Microsoft Kinect 2.0 標定67-68
• 5.2.3 眼在手上系統(tǒng)外部參數(shù)標定68-71
• 5.3 深度圖像預處理71-72
• 5.4 機械臂運動學逆解72-75
• 5.5 實驗結(jié)果與分析75-78
• 5.5.1 相機內(nèi)參及立體標定實驗76-77
• 5.5.2 視覺定位精度測量實驗77-78
• 5.5.3 路徑規(guī)劃實驗78
• 5.6 本章小結(jié)78-80
• 第六章 總結(jié)與展望80-82
• 參考文獻82-87
• 致謝87-88
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文88

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