基于主被动融合的非合作目标重建与位姿测量研究

论文摘要

视觉测量作为航天器或空间机器人重要的感知方式,经历了遥操作监视、合作目标和半合作目标测量的发展。而作为下一代空间任务支撑性技术的非合作目标测量尚处于起步阶段,面临艰巨挑战。由于非合作目标无法提供用于位姿测量的相关信息,测量系统在鲁棒性、适用范围和计算能力等方面的需求明显高于现有测量技术。因此,本课题以在轨服务任务中非合作目标测量需求为导向,针对视觉测量相关技术进行了深入研究,通过对关键技术的创新和改进实现了基于1D激光测距与单目视觉融合的非合作目标测量方法。主要工作如下,首先,本课题建立了 1维激光与视觉组合测量系统的数学模型,提出了非迭代的单张图像相机内参数标定方法和一种快速鲁棒的传感器外参数标定方法,两种方法共同实现了系统模型参数的快速鲁棒标定。与经典方法相比,我们所提的相机标定方法在相同标定精度下有效提升了计算效率,而传感器外参标定方法有效降低了系统标定的复杂度和提高了易用性。随后,针对非合作目标测量的需求,我们对现有算法进行改进,分别提出了一种鲁棒的多视图初始化方法和一种高精度的鲁棒位姿估计算法。初始化方法基于基础矩阵约束通过随机采样一致性剔除误匹配点的干扰,较现有算法明显提高了计算效率和在复杂场景下的鲁棒性。所提位姿估计算法的改进保证了系统在较少追踪点的情况下即可稳定测量,一定程度上克服了非合作目标缺乏显著特征的问题。以上改进均提升了系统的鲁棒性和测量精度。对于激光与视觉融合的核心问题,我们提出了 1D激光距离信息和单目视觉信息在一般场景下的融合方法。通过恢复激光光斑周围的目标表面建立单点激光光斑与图像稀疏特征点的关联,求解绝对尺度,实现了目标在欧氏空间的重建和位姿测量。并通过尺度估计实验验证了该融合方法的有效性和估计精度,为1D激光测距与单目视觉融合的测量方案建立了完整的理论支撑。此外,针对长时间测量中误差累积的问题,我们提出了基于融合后的尺度信息监测系统误差,并在必要时刻调整局部结果抑制尺度漂移的解决方法。该方法经过实验证明,可以有效保证长时间测量过程中系统的测量精度和稳定性。同时构建基于回环的全局位姿图优化问题,在大尺度上保证了系统的测量精度和适用性。在以上研究成果的基础上,我们完成了数值仿真、高精度转台实验、公开数据集实验、移动平台实验等多组实验,分析了本课题所提方法的性能。并从目标特性的不同、运动状态的差异、环境条件的改变等多个维度评估了所提方法的测量精度以及适用性,证实了基于激光与视觉融合的非合作目标重建与位姿测量方法的可行性。为我国非合作目标的在轨重建和测量提供了完整的技术思路。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 在轨服务任务中的视觉测量技术
•     1.1.1 在轨应用现状
•     1.1.2 在研任务现状
•     1.1.3 趋势和挑战
•   1.2 视觉测量与重建技术的研究现状
•     1.2.1 单目视觉方法
•     1.2.2 立体视觉方法
•     1.2.3 传感器融合方法
•     1.2.4 总结与分析
•   1.3 论文研究目的与研究方案
•     1.3.1 课题来源及目标
•     1.3.2 研究内容
•   1.4 论文组织结构
• 第2章 基于1D激光与视觉融合的测量系统概述及标定
•   2.1 引言
•   2.2 测量系统框架
•     2.2.1 系统数学模型
•     2.2.2 在线测量流程
•     2.2.3 数据类型
•   2.3 测量系统模型的标定
•     2.3.1 国内外相关工作
•     2.3.2 相机成像模型的高效标定
•     2.3.3 1D激光与视觉的外参数标定
•     2.3.4 基于重投影误差的参数优化
•   2.4 系统标定实验
•     2.4.1 数值仿真及分析
•     2.4.2 内参数标定结果
•     2.4.3 测量系统参数标定结果
•   2.5 本章小结
• 第3章 多视图估计
•   3.1 引言
•   3.2 ORB特征
•     3.2.1 特征检测
•     3.2.2 特征匹配
•     3.2.3 特征追踪
•   3.3 鲁棒的多视图初始化
•     3.3.1 多视图的对极几何模型
•     3.3.2 度量空间的初始化模型
•     3.3.3 特征点的三角化重建
•   3.4 高精度的位姿估计
•     3.4.1 参数化旋转矩阵
•     3.4.2 Grobner基求解
•   3.5 多视图关键技术实验
•     3.5.1 图像特征提取与匹配实验
•     3.5.2 误匹配点与初始化精度实验
•     3.5.3 位姿估计精度及鲁棒性实验
•   3.6 本章小结
• 第4章 1D激光距离与视觉特征的融合
•   4.1 引言
•   4.2 关键帧集蔟生成
•     4.2.1 感兴趣区域的选择
•     4.2.2 共视关系评估模型
•   4.3 光束平差法
•     4.3.1 观测模型
•     4.3.2 最大似然解
•   4.4 1D激光与视觉信息的融合
•     4.4.1 感兴趣区域初始化
•     4.4.2 良好估计的传播模型
•     4.4.3 基于融合的尺度估计
•   4.5 数据融合关键技术实验
•     4.5.1 光束平差优化实验
•     4.5.2 绝对尺度估计实验
•   4.6 本章小结
• 第5章 尺度矫正及回环优化
•   5.1 引言
•   5.2 基于数据融合的尺度矫正
•     5.2.1 尺度预判
•     5.2.2 尺度矫正
•   5.3 基于回环检测的位姿图优化
•     5.3.1 回环检测
•     5.3.2 位姿图优化
•   5.4 尺度矫正与回环检测实验
•     5.4.1 尺度矫正精度评估实验
•     5.4.2 回环检测准确率实验
•   5.5 本章小结
• 第6章 非合作目标重建与位姿测量实验
•   6.1 引言
•   6.2 数值仿真与实验分析
•     6.2.1 匹配点数量和特征提取噪声对精度的影响
•     6.2.2 测量距离和特征点分布对精度的影响
•     6.2.3 测量距离和激光测距误差对精度的影响
•   6.3 基于转台的非合作目标重建与测量实验
•     6.3.1 普通非合作目标位姿估计精度实验
•     6.3.2 弱纹理非合作目标位姿估计精度实验
•     6.3.3 相对位姿估计精度评估实验
•   6.4 基于公开数据集的精度验证实验
•     6.4.1 无回环情况下的位姿估计精度
•     6.4.2 回环情况下的位姿估计精度
•     6.4.3 快速抖动情况下的位姿估计精度
•   6.5 大型非合作目标模拟测量实验
•     6.5.1 大型简单目标的测量
•     6.5.2 大型复杂目标的测量
•     6.5.3 大型目标在复杂运动下的测量
•   6.6 本章小结
• 第7章 总结与展望
•   7.1 论文工作总结
•   7.2 创新性说明
•   7.3 后续工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果

文章来源

类型: 博士论文

作者: 张壮

导师: 刘恩海,赵汝进

关键词: 非合作目标,位姿测量,三维重建,传感器融合

来源: 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,无线电电子学,计算机软件及计算机应用

单位: 中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)

基金: 国家自然基金项目

分类号: TP391.41;TN249

总页数: 156

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