基于一维图像组合的空间目标位姿测量关键技术研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:urtracy2009
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随着科技的发展,空间目标的位姿测量技术在航空、航天、工业等各领域发挥着举足轻重的作用,而基于光学图像的位姿测量技术则是近景摄影测量、计算机视觉和遥感等领域的研究热点,其具有非接触、设备简单及测量精度高等优点。近年来,随着线阵CCD、CMOS传感器技术的发展和线阵光学图像研究的深入,基于线阵光学图像传感器在空间目标位姿测量的优势得以展现。相比激光、雷达等其他非接触测量方式,其具有不可替代的作用。针对传统的基于面阵光学图像的位姿测量技术的精度和速度之间的矛盾,本文提出一种基于一维图像组合的空间目标高精度位姿估计方法,旨在完成对空间悬浮姿态运动目标的高精度位姿测量任务。课题研究应用于空间目标位姿测量的悬浮试验,针对线阵信号特性,提出了一种改进的高精度像点质心定位方法,基于线阵像机的成像机制,研究了一种新型的线阵像机标定方法,基于多线阵像机测量机制,建立了多线阵像机位姿测量系统的数学模型,开展了基于多线阵组合测量的空间目标高精度位姿估计算法研究,并建立了合作目标的高精度、快速的姿态解算模型。本文提出的方法可对装有惯导的被测目标运动参数进行校验,因此,实现多线阵CCD对空间运动点目标的运动检测,高精度地完成对运动目标的位姿测量将具有广泛的应用前景。论文的主要研究工作包括以下几个部分:(1)设计并研制了一套由三线阵CCD组成的位姿测量系统,研究了影响三线阵像机公共视场变化的因素,对像机的有效工作视场空间进行了分析。基于原始采集的线阵信号,根据其噪声的分布性质,研究一种改进的小波阈值去噪方法进行降噪处理,结果显示,该算法可抑制各种噪声。为了提高线阵CCD像点定位能力,针对传统的一维信号像点定位方法的不足,提出了自适应阈值的插值重心加权质心定位法,研究表明,本文算法的质心定位误差在0.029像素以内。与其他几种细分方法相比,本文算法定位精度更高,抗噪性更好,满足高精度系统的任务需求。(2)针对位姿测量中配备柱面镜头的线阵像机成像的畸变问题,建立了基于交比不变的线阵像机畸变修正数学模型,提出了一种基于线阵CCD改进的像机标定两步法。该方法无需高精度标定参照物,仅利用靶标之间的约束关系建立基于交比不变特性的线阵像机畸变模型。算法首先对已建立的线阵像机成像模型进行像机参数的线性求解;再进行畸变系数的计算;最后利用迭代方法进行像机参数的非线性优化,完成线阵像机的标定。仿真结果表明,对比传统的DLT法,本文算法抗噪性更好、精度更高。论文也研究了标定误差对位姿测量精度的影响,结果显示,主点误差对位姿测量精度影响较大,等效焦距较小;本文算法的重投影标准差为0.031像素。实际验证中,首先针对畸变模型及单像机标定精度展开,重投影定位误差优于0.025像素。标定方案引入线阵像机间固有的位姿关系作为标定误差补偿的约束条件,添加至线阵像机标定的共线误差方程中,补偿后的位置误差在0.746mm以内,角度误差在0.247°以内,相比于传统的线阵像机标定法,本文方法标定精度高、稳定性强。(3)传统的正交迭代算法是基于单目视觉测量,且仅应用于面阵像机上,为了解决多线阵像机位姿估计问题,本文提出了一种基于多线阵CCD位姿估计的高精度解算方法。算法首先建立多像机数据的统一表达,将所有像机观测数据看作广义单像机下的数据,再通过引入像方残差作为权值判断准则建立全新的误差评价函数,最后,应用改进的加权正交迭代算法求解位姿参数,算法有效地克服了传统正交迭代算法中的野值点误差对算法精度影响。仿真结果表明,与传统的正交迭代算法相比,本文算法避免了由于数据恶化或初值选取不当造成的迭代不收敛或收敛差等问题,计算效率提高了4.6倍;算法的抗噪性得到了有效的改善,在同等噪声水平下本文算法的精度更高,说明本文算法对噪声不敏感。实际测量的位置误差优于0.964mm,角度误差优于0.765°。针对现场测量任务,结合刚体运动特性,设计了多点合作目标,并建立了基于多点合作目标的欧拉-四元数姿态解算模型。模型避免了欧拉角在姿态解算中的奇异问题的发生,减少了因采用欧拉角计算时由三角函数引入的非线性误差。针对点目标遮挡问题,将强跟踪UKF算法引入到线阵姿态测量系统,完成线性成像的多目标同名像点匹配,仿真结果表明,目标在状态突然改变时或标志点发生遮挡时,强跟踪UKF算法可实现姿态信息的精准跟踪能力,完成同名像点的匹配。
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