非合作相對(duì)位姿測(cè)量跟蹤研究及設(shè)計(jì).pdf

1、隨著人類(lèi)對(duì)外太空的不斷探索，衛(wèi)星維修、衛(wèi)星攻防以及空間碎片清理等航天任務(wù)的不斷開(kāi)展，非合作目標(biāo)跟蹤和位姿測(cè)量技術(shù)的重要性越來(lái)越明顯。本文對(duì)基于雙目視覺(jué)的非合作目標(biāo)相對(duì)位姿測(cè)量和非合作目標(biāo)視覺(jué)跟蹤進(jìn)行了深入研究，并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了跟蹤和測(cè)量系統(tǒng)平臺(tái)。
　　首先，本文介紹了非合作測(cè)量和跟蹤現(xiàn)狀，建立雙目視覺(jué)測(cè)量和三維重建模型，并著重研究了極線約束下的三維重建方法，完成了雙目立體標(biāo)定和立體校正實(shí)驗(yàn)。
　　然后，本文提出了基于雙目視覺(jué)的非

2、合作目標(biāo)相對(duì)位姿測(cè)量方案，該方案將航天器典型特征作為識(shí)別特征，建立起針對(duì)非合作目標(biāo)的測(cè)量模型。為保證姿態(tài)測(cè)量的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性，本文提出了帆板輪廓和噴管輪廓相結(jié)合的策略，該策略有效保證了非合作目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性；將噪聲抑制函數(shù)引入SSD匹配，提高了匹配速度和匹配準(zhǔn)確性。
　　其次，本文為實(shí)現(xiàn)非合作目標(biāo)的動(dòng)態(tài)跟蹤，深入研究了Mean S hift跟蹤算法，提出了基于紋理特征(LBP)、尺度自適應(yīng)和模板更新的LSMS算法，并利用多組標(biāo)準(zhǔn)圖