在人类从事航天活动以来,已经发射了大量的航天器。许多航天器在科研任务中发生损坏或者完成了任务后不能及时回收,会以空间碎片的形态绕地球高速转动。在各种空间碎片移除方法中,激光烧蚀技术具备作用范围广、操作简单及可循环使用等许多优点,为当下移除空间碎片的研究热点之一。激光移除空间碎片的关键在于针对不同形状的空间碎片制定对应的驱动策略。由于目前的技术手段尚未成熟,难以在太空环境下开展相关研究,所以本文将对激光驱动空间碎片的过程进行地面模拟研究,旨在完成对球体、正方体、圆柱体和圆锥体四种典型形状目标的识别算法和建立相应的激光驱动模型,以实现对典型形状目标的精准操控。使用能量梯度法对目标图像的模糊程度进行评估,通过仿真验证了能量梯度法的正确性,仿真结果表明,图像模糊程度加剧时,对应的能量梯度值单调下降。研究了针对不同模糊程度图像的识别算法,首先对比了常用特征提取算法在不同模糊程度图像上的作用效果,得到了人工特征算子在图像模糊程度加剧时性能较差的结论;然后基于卷积神经网络的原理,设计了卷积神经网络结构来识别目标图像;最后通过实验验证了相关算法的正确性。实验结果表明,在环境光照稳定时,能量梯度法能较精确的表征图像的模糊程度,卷积神经网络对目标不同模糊程度的图像识别正确率较高。建立了激光驱动目标过程中相关坐标系之间的位姿变化关系,并确定了目标姿态的表征方法。根据激光烧蚀反喷理论,建立了四种典型形状目标在焦斑式激光辐照下的运动模型,得到目标在不同姿态时获得的平移速度增量和自旋速度增量。通过与其他文献中的模型进行对比,验证了本文所建立模型的正确性。开展激光烧蚀驱动实验验证了激光驱动空间碎片的原理,根据实验结果对四种典型形状目标的激光驱动模型进行了仿真计算。首先对单发激光驱动目标的过程进行仿真,得到了目标在各方向的位移变化情况。然后对激光连续驱动目标的过程进行仿真,得到了目标自旋速度和平移速度的变化情况,并对目标速度的变化趋势进行研究,分析了目标的运动过程以及目标姿态对运动状态的影响。最后仿真研究了目标起始姿态和激光发射频率不同时目标速度的变化趋势,仿真结果表明,当起始条件下激光入射矢量与目标表面法向量夹角越小或激光发射频率越高时,在整个驱动过程中目标沿激光入射矢量方向的速度越大,并且目标速度方向和激光入射矢量方向之间的夹角减小得越快。