發(fā)布時(shí)間：2017-08-01 02:16

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

  更多相關(guān)文章： 光電探測(cè) 空間背景 圖像配準(zhǔn) 運(yùn)動(dòng)檢測(cè) 目標(biāo)跟蹤 三維定位

【摘要】：基于光電探測(cè)視頻圖像的空間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤及定位技術(shù)是實(shí)現(xiàn)空間站捕獲懸停航天飛行器或輔助對(duì)接等的關(guān)鍵技術(shù)。融合多源信息的空間機(jī)械臂目標(biāo)檢測(cè)定位及路徑規(guī)劃重點(diǎn)研究了基于彩色相機(jī)二維圖像信息處理的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤、基于深度相機(jī)三維立體信息處理的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位姿測(cè)量、基于檢測(cè)跟蹤和位姿測(cè)量的機(jī)械臂路徑規(guī)劃。針對(duì)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(biāo),實(shí)現(xiàn)陸地、海洋、星空三種背景模式的轉(zhuǎn)換。針對(duì)陸地復(fù)雜背景,提出基于隨機(jī)點(diǎn)的特征點(diǎn)提取和前向-后向光流目標(biāo)檢測(cè)算法。針對(duì)海洋、星空平滑背景,提出基于“安全域”搜索策略和背景復(fù)雜度及邊緣特征的目標(biāo)檢測(cè)算法。對(duì)于檢測(cè)到的目標(biāo),進(jìn)行持續(xù)跟蹤。當(dāng)空間站處于定距平穩(wěn)跟蹤觀察狀態(tài)時(shí),提出基于分塊均值感知哈希的目標(biāo)跟蹤算法,有效解決整體光照和局部光照變化等問題。當(dāng)空間站接近目標(biāo)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(biāo)跟蹤算法,有效解決目標(biāo)尺度和旋轉(zhuǎn)角度變化的問題。對(duì)于被跟蹤到的目標(biāo),提出基于非線性尺度空間的配準(zhǔn)方法實(shí)現(xiàn)其相對(duì)于機(jī)械臂基座坐標(biāo)系的三維位姿測(cè)量。首先通過眼眼標(biāo)定,實(shí)現(xiàn)彩色空間坐標(biāo)系到深度空間坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換;其次通過手眼標(biāo)定,實(shí)現(xiàn)深度空間坐標(biāo)系到機(jī)械臂末端坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換;然后據(jù)此確定目標(biāo)在機(jī)械臂基座坐標(biāo)系的三維位姿。該位姿即為機(jī)械臂末端需到達(dá)的位姿,利用運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解確定機(jī)械臂伸展時(shí)各關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)量,完成機(jī)械臂路徑規(guī)劃。
【關(guān)鍵詞】：光電探測(cè) 空間背景 圖像配準(zhǔn) 運(yùn)動(dòng)檢測(cè) 目標(biāo)跟蹤 三維定位
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-21
• 1.2.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)17-18
• 1.2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤18-19
• 1.2.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)定位19-20
• 1.2.4 逆運(yùn)動(dòng)學(xué)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(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)23-41
• 2.1 衛(wèi)星在軌仿真視頻23-26
• 2.1.1 遠(yuǎn)距離目標(biāo)檢測(cè)仿真視頻23-24
• 2.1.2 近距離目標(biāo)跟蹤仿真視頻24-26
• 2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模式判定26-27
• 2.3 陸地背景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)27-34
• 2.3.1 圖像特征點(diǎn)提取27-30
• 2.3.2 前向后向光流場(chǎng)30-32
• 2.3.3 透視模型參數(shù)估計(jì)32-33
• 2.3.4 背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償33-34
• 2.3.5 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)34
• 2.4 其他背景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)34-35
• 2.5 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法流程35-37
• 2.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析37-40
• 2.6.1 空間背景判定實(shí)驗(yàn)37-38
• 2.6.2 空間目標(biāo)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)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(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤41-56
• 3.1 基于Kalman濾波的目標(biāo)狀態(tài)預(yù)測(cè)41-42
• 3.2 基于分塊均值感知哈希的目標(biāo)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(biāo)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(yīng)矩陣47-48
• 3.3.3 算法流程圖48
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-55
• 3.4.1 分塊均值感知哈希跟蹤實(shí)驗(yàn)49-51
• 3.4.2 融合匹配和光流算法跟蹤實(shí)驗(yàn)51-53
• 3.4.3 單應(yīng)矩陣求解對(duì)比實(shí)驗(yàn)53-55
• 3.5 本章小結(jié)55-56
• 第四章 空間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置與姿態(tài)測(cè)量56-65
• 4.1 基于快速顯示擴(kuò)散的非線性濾波56-57
• 4.1.1 非線性擴(kuò)散濾波56-57
• 4.1.2 快速顯式擴(kuò)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(diǎn)檢測(cè)59
• 4.2.3 特征點(diǎn)描述59-60
• 4.3 空間目標(biāo)位姿測(cè)量60-61
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析61-64
• 4.4.1 非線性O(shè)RB算法配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)62-64
• 4.4.2 空間平面目標(biāo)位姿測(cè)量實(shí)驗(yàn)64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 第五章 空間機(jī)械臂路徑規(guī)劃地面實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)65-80
• 5.1 地面實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)65-67
• 5.1.1 地面實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)65-66
• 5.1.2 路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)方案66-67
• 5.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)標(biāo)定67-71
• 5.2.1 Microsoft Kinect 2.0 功能67
• 5.2.2 Microsoft Kinect 2.0 標(biāo)定67-68
• 5.2.3 眼在手上系統(tǒng)外部參數(shù)標(biāo)定68-71
• 5.3 深度圖像預(yù)處理71-72
• 5.4 機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解72-75
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析75-78
• 5.5.1 相機(jī)內(nèi)參及立體標(biāo)定實(shí)驗(yàn)76-77
• 5.5.2 視覺定位精度測(cè)量實(shí)驗(yàn)77-78
• 5.5.3 路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)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(xiàn)82-87
• 致謝87-88
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文88

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