CN108876825A - 一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法 - Google Patents

一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，采用双目相机观测空间非合作目标，经过立体匹配和三维重建提取点云数据，通过获得的测量数据点集与目标的模型数据点集进行配准，计算出空间非合作目标的相对位置和姿态。通过此方法，在对空间非合作目标的近距离相对导航过程中，避免了对目标具备几何特征的特殊要求，可以直接获得目标表面的三维数据，只需要知道目标的三维模型，或者在轨重建后的三维模型，算法对目标的几何外形是通用的。避免了基于特征测量方法容易在目标大范围转动过程中因产生遮挡现象而丢失目标特征的缺点，适用于在轨翻滚或自旋目标。

Description

一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法
技术领域
本发明涉及一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，属于空间目标感知与测量技术领域。
背景技术
随着近些年计算机技术、机器人技术和传感技术的迅猛发展，以航天器在轨维护、废弃航天器清理、太空攻防等为目的的空间目标捕获技术成为了空间机器人领域的热点研究方向。根据待捕获的目标飞行器能否提供有效的合作信息，空间目标捕获技术分为合作目标捕获技术和非合作目标捕获技术两类。从目前的航天技术发展情况来看，空间合作目标的捕获技术已相对成熟，并已成功应用于一些航天器在轨维护项目，而空间非合作目标的捕获技术还不是很成熟，目前还没有国家能够实现空间非合作目标捕获的在轨演示验证。
空间非合作目标捕获技术的难点在于：如何对非合作目标进行准确的位置和姿态参数获取。目前，国内已有学者对空间非合作目标的自主识别与位姿测量问题进行了相关研究，但是问题还未能得到很好的解决。相对位姿获取方法主要有激光雷达测量和光学成像测量。光学成像测量方法的共同点是基于二维影像数据确定三维位姿信息，以其体积小、质量低、寿命长和稳定性好等优点，已成为逼近阶段航天器相对位姿获取的重要途径。目前已有的光学测量算法大多以航天器自有器件作为识别目标，如太阳翼安装支架、星箭对接环、发动机喷管等，提出了基于特征光流信息的测量方法，基于双目视觉立体匹配的测量方法，基于立体视觉和激光测量相融合的测量方法等。目前这些方法在应用中有如下局限性：
1)、特征点的选取对算法的计算稳定性和精度影响很大；
2)、视觉+激光测距的位姿测量算法虽然一定程度上提高了测距精度，但算法复杂，计算量大；
3)、基于特征目标的测量算法，在目标翻滚状态下容易丢失特征信息，即不适用于翻滚目标。
发明内容
本发明解决的技术问题为：克服现有技术的不足，针对翻滚或者自旋空间非合作目标的近距离相对导航问题，提供了一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法。
本发明解决的技术方案为:一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，该方法步骤如下：
(1)、采用双目视觉相机对待测点的空间非合作目标进行观测，采用双目视觉立体匹配的方法，计算双目视觉相机拍摄的左图像、右图像的视差图；
(2)、根据步骤(1)计算得到的左图像、右图像的视差图，得到空间非合作目标上相应空间点在左相机摄像机坐标系下的坐标，进而对空间非合作目标进行双目视觉三维重建，提取其在卫星左相机摄像机坐标系下的三维点云数据，形成非合作目标的测量数据点集P(m)；
(3)、将测量数据点集P(m)和模型数据点集X(m)进行模型匹配，以两个点集中对应点距离之和最小为优化目标，求解得到测量数据点集P(m)到模型数据点集X(m)的最佳旋转矩阵R(m)和平移矩阵T(m)，所述模型数据点集X(m)为相对于卫星的位置和姿态是已知的；
(4)、根据步骤(3)所得到的最佳旋转矩阵R(m)和平移矩阵T(m)，以及模型数据点集X(m)对应的空间非合作目标在卫星左相机摄像机坐标系下的位置和姿态，换算得到待测点空间非合作目标相对卫星的姿态和位置。
所述双目视觉相机中的左、右两个相机具有相同的焦距f且光轴平行，两个相机的像平面位于同一平面上。
所述步骤(1)的具体实现为：遍历左图像中的每一个像素点(I,J)，采用加窗的方法进行左、右图像的立体匹配，找到使左、右图像的视差值QSAD(I,J,d(I,J))最小的d(I,J)作为左图像(I,J)像素点对应的视差，匹配窗口大小为(2N1+1)×(2N2+1)，所述QSAD(I,J,d(I,J))定义如下：
式中，G0(I+p,J+q)为左图像像素点(I+p,J+q)的像素，G1(I+p+d,J+q)为右图像的像素点(I+p+d,J+q)的像素值。
所述卫星左相机摄像机坐标系选取左相机视轴为Z轴，XOY平面平行于相机的像平面，空间非合作目标上任意空间点p在该坐标系的坐标(X,Y,Z)为：
式中，T为两个相机之间的间距，(x1,y1)为空间点p对应的左相机图像中的像素点p1在左相机图像物理坐标系下的坐标，(x2,y2)为空间点p对应的右相机图像中的像素点p2在右相机图像物理坐标系下的坐标。
所述步骤(3)求解测量数据点集P(m)到模型数据点集X(m)的最佳旋转矩阵R(m)和平移矩阵T(m)的具体实现方法为：
(3.1)、初始化迭代次数m为1；
(3.2)、遍历测量数据点集P(m)中的每个点从模型数据点集X(m)中找到与之距离最近的点
(3.3)、建立转动矩阵R(m)和平动转换矩阵T(m)，使得测量数据点集P(m)和模型数据点集X(m)中对应点距离之和J最小；
(3.4)、计算收敛指标E；
(3.5)、判断收敛指标E的值和迭代次数m，当收敛指标E大于预设的门限Em或者迭代次数小于预设次数Tm时,将m加1更新m，重复执行步骤(3.1)～(3.5)，否则，将此时得到的转动矩阵R(m)和平动转换矩阵T(m)作为最佳转动矩阵R(m)和平动转换矩阵T(m)。
所述步骤(3.3)中测量数据点集P(m)和转换后的模型数据点集X(m)中对应点距离之和J的计算公式为：
式中，Np为测量数据点集P(m)中的数据点云数量，ki∈{1,...,Nx}是模型数据点集X(m)中的数据点，Nx为测量数据点集X(m)中的数据点云数量。
所述步骤(3.4)中收敛指标E的计算公式为：
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)、本发明实现了对非合作目标的自主相对导航，基于三维点云的计算方法，计算左右图像对应像素点的优化视差，避免了对目标具备几何特征的特殊要求，可以直接获得目标表面的三维数据，对目标几何特征的适应性更好。
(2)、本发明未对空间目标作特征提取，避免对目标具备几何特征的特殊要求，只需要知道目标的三维模型，或者在轨重建后的三维模型，算法对目标的几何外形是通用的。
(3)、本发明采用基于三维点云的模型配置方法获取目标的相对位置和姿态，避免了基于特征的测量方法容易在目标大范围转动过程中丢失目标特征的缺点，适用于在轨翻滚或自旋目标。
附图说明
图1本发明方法的流程框图；
图2为本发明实施例双目视觉三维重建示意图；
图3为本发明实施例基于模型匹配的相对位姿求解流程图；
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细描述。
如图1所示，本发明提供了一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，该方法步骤如下：
(1)、采用双目视觉相机对待测点的空间非合作目标进行观测，采用双目视觉立体匹配的方法，计算双目视觉相机拍摄的左图像、右图像的视差图；
立体匹配是三维重建中极其重要同时也是实现难度最大的一步，当其他的因素已经确定的前提下，实现三维重建的重建精度及效果与立体匹配的结果是息息相关的。
本发明选用基于区域的立体匹配算法，利用从不同视角拍摄的两张图像生成视差图，利用加窗的方法进行两幅图像的立体匹配。
遍历左图像中的每一个像素点(I,J)，采用加窗的方法进行左、右图像的立体匹配，找到使左、右图像的视差值QSAD(I,J,d(I,J))最小的d(I,J)作为左图像(I,J)像素点对应的视差，匹配窗口大小为(2N1+1)×(2N2+1)，所述QSAD(I,J,d(I,J))定义如下：
式中，G0(I+p,J+q)为左图像像素点(I+p,J+q)的像素，G1(I+p+d,J+q)为右图像的像素点(I+p+d,J+q)的像素值，d(I,J)为视差，即两幅图像对应点的位置差。
采用双目视觉立体匹配方法计算得到双目视觉相机拍摄的左图像、右图像的视差图，采用基于二维影像数据确定三维位置信息的原理，稳定性好。
(2)、根据步骤(1)计算得到的左图像、右图像的视差图，得到空间非合作目标上相应空间点在左相机摄像机坐标系下的坐标，进而对空间非合作目标进行双目视觉三维重建，提取其在卫星左相机摄像机坐标系下的三维点云数据，形成非合作目标的测量数据点集P(m)；
本发明实施例采用横向平行放置的双目立体视觉，如图2所示，所述双目视觉相机中的左、右两个相机具有相同的焦距f且光轴平行，两个相机的像平面位于同一平面上。
所述卫星左相机摄像机坐标系选取左相机视轴为Z轴，XOY平面平行于相机的像平面，空间非合作目标上任意空间点p在该坐标系的坐标(X,Y,Z)为：
式中，T为两个相机之间的间距，(x1,y1)为空间点p对应的左相机图像中的像素点p1在左相机图像物理坐标系下的坐标，(x2,y2)为空间点p对应的右相机图像中的像素点p2在右相机图像物理坐标系下的坐标，x2-x1是空间点P在左、右相机图像物理坐标系下横坐标之差。
(3)、将测量数据点集P(m)和模型数据点集X(m)进行模型匹配，以两个点集中对应点距离之和最小为优化目标，求解得到测量数据点集P(m)到模型数据点集X(m)的最佳旋转矩阵R(m)和平移矩阵T(m)，所述模型数据点集X(m)为相对于卫星的位置和姿态是已知的；
图3给出了求解测量数据点集P(m)到模型数据点集X(m)最佳旋转矩阵R(m)和平移矩阵T(m)的迭代算法流程图，上标m表示迭代次数。如图3所示，具体实现方法为：
(3.1)、初始化迭代次数m为1；
(3.2)、遍历测量数据点集P(m)中的每个点从模型数据点集X(m)中找到与之距离最近的点
(3.3)、建立转动矩阵R(m)和平动转换矩阵T(m)，使得测量数据点集P(m)和模型数据点集X(m)中对应点距离之和J最小；
测量数据点集P(m)和转换后的模型数据点集X(m)中对应点距离之和J的计算公式为：
式中，Np为测量数据点集P(m)中的数据点云数量，ki∈{1,...,Nx}是模型数据点集X(m)中的数据点，Nx为测量数据点集X(m)中的数据点云数量。
(3.4)、计算收敛指标E：
(3.5)、判断收敛指标E的值和迭代次数m，当收敛指标E大于预设的门限Em或者迭代次数小于预设次数Tm时,将m加1更新m，重复执行步骤(3.1)～(3.5)，否则，将此时得到的转动矩阵R(m)和平动转换矩阵T(m)作为最佳转动矩阵R(m)和平动转换矩阵T(m)。
(4)、根据步骤(3)所得到的最佳旋转矩阵R(m)和平移矩阵T(m)，以及模型数据点集X(m)对应的空间非合作目标在卫星左相机摄像机坐标系下的位置和姿态，换算得到待测点空间非合作目标相对卫星的姿态和位置。
本发明采用基于三维点云的模型配置方法获取目标的相对位置和姿态，避免了基于特征的测量方法容易在目标大范围转动过程中丢失目标特征的缺点，适用于在轨翻滚或自旋目标。
本说明书未进行详细描述部分属于本领域技术人员公知常识。

Claims (7)

1.一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，其特征在于步骤如下：
(1)、采用双目视觉相机对待测点的空间非合作目标进行观测，采用双目视觉立体匹配的方法，计算双目视觉相机拍摄的左图像、右图像的视差图；
(2)、根据步骤(1)计算得到的左图像、右图像的视差图，得到空间非合作目标上相应空间点在左相机摄像机坐标系下的坐标，进而对空间非合作目标进行双目视觉三维重建，提取其在卫星左相机摄像机坐标系下的三维点云数据，形成非合作目标的测量数据点集P(m)；
(3)、将测量数据点集P(m)和模型数据点集X(m)进行模型匹配，以两个点集中对应点距离之和最小为优化目标，求解得到测量数据点集P(m)到模型数据点集X(m)的最佳旋转矩阵R(m)和平移矩阵T(m)，所述模型数据点集X(m)为相对于卫星的位置和姿态是已知的；
(4)、根据步骤(3)所得到的最佳旋转矩阵R(m)和平移矩阵T(m)，以及模型数据点集X(m)对应的空间非合作目标在卫星左相机摄像机坐标系下的位置和姿态，换算得到待测点空间非合作目标相对卫星的姿态和位置。
2.根据权利要求1所述的一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，其特征在于所述双目视觉相机中的左、右两个相机具有相同的焦距f且光轴平行，两个相机的像平面位于同一平面上。
3.根据权利要求2所述的一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，其特征在于所述步骤(1)的具体实现为：遍历左图像中的每一个像素点(I,J)，采用加窗的方法进行左、右图像的立体匹配，找到使左、右图像的视差值QSAD(I,J,d(I,J))最小的d(I,J)作为左图像(I,J)像素点对应的视差，匹配窗口大小为(2N1+1)×(2N2+1)，所述QSAD(I,J,d(I,J))定义如下：
式中，G0(I+p,J+q)为左图像像素点(I+p,J+q)的像素，G1(I+p+d,J+q)为右图像的像素点(I+p+d,J+q)的像素值。
4.根据权利要求2所述的一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，其特征在于所述卫星左相机摄像机坐标系选取左相机视轴为Z轴，XOY平面平行于相机的像平面，空间非合作目标上任意空间点p在该坐标系的坐标(X,Y,Z)为：
式中，T为两个相机之间的间距，(x1,y1)为空间点p对应的左相机图像中的像素点p1在左相机图像物理坐标系下的坐标，(x2,y2)为空间点p对应的右相机图像中的像素点p2在右相机图像物理坐标系下的坐标。
5.根据权利要求2所述的一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，其特征在于所述步骤(3)求解测量数据点集P(m)到模型数据点集X(m)的最佳旋转矩阵R(m)和平移矩阵T(m)的具体实现方法为：
(3.1)、初始化迭代次数m为1；
(3.2)、遍历测量数据点集P(m)中的每个点从模型数据点集X(m)中找到与之距离最近的点
(3.3)、建立转动矩阵R(m)和平动转换矩阵T(m)，使得测量数据点集P(m)和模型数据点集X(m)中对应点距离之和J最小；
(3.4)、计算收敛指标E；
(3.5)、判断收敛指标E的值和迭代次数m，当收敛指标E大于预设的门限Em或者迭代次数小于预设次数Tm时,将m加1更新m，重复执行步骤(3.1)～(3.5)，否则，将此时得到的转动矩阵R(m)和平动转换矩阵T(m)作为最佳转动矩阵R(m)和平动转换矩阵T(m)。
6.根据权利要求5所述的一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，其特征在于所述步骤(3.3)中测量数据点集P(m)和转换后的模型数据点集X(m)中对应点距离之和J的计算公式为：
式中，Np为测量数据点集P(m)中的数据点云数量，ki∈{1,...,Nx}是模型数据点集X(m)中的数据点，Nx为测量数据点集X(m)中的数据点云数量。
7.根据权利要求6所述的一种空间非合作目标相对导航三维匹配估计方法，其特征在于所述步骤(3.4)中收敛指标E的计算公式为：
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