一种融合深度图和点云的航天器相对位姿测量方法技术

本发明专利技术提供一种融合深度图和点云的航天器相对位姿测量方法，本发明专利技术针对具有轴对称几何特性的目标航天器，利用深度传感器获得的深度图计算相邻帧的视线方向的角偏差，克服了因帧间差距较大而可能造成的滚转角计算错误等问题，并利用此偏差和上一帧的位姿测量结果进行点云配准，计算得到6自由度的相对位姿值，提高了位姿测量的精度。

A Method for Measuring Relative Position and Attitude of Spacecraft by Fusing Depth Map and Point Cloud

The present invention provides a method for measuring the relative position and attitude of spacecraft by fusing depth map and point cloud. Aiming at the target spacecraft with axisymmetric geometric characteristics, the depth map obtained by depth sensor is used to calculate the angular deviation of the line of sight of adjacent frames, which overcomes the problems of error in calculating roll angle caused by large inter-frame gap, and utilizes this deviation and the bit of the previous frame. Point cloud registration is used to calculate the relative position and attitude values of 6 degrees of freedom, which improves the accuracy of position and attitude measurement.

【技术实现步骤摘要】
一种融合深度图和点云的航天器相对位姿测量方法
本专利技术属于空间导航
，具体涉及一种融合深度图和点云的航天器相对位姿测量方法。
技术介绍
近年来，随着人类对外太空的不断深入，故障卫星的修理、空间碎片的清理等航天任务的不断开展，航天器相对位姿测量技术的重要性显得越来越明显。通常采用的测量传感器包括雷达、卫星定位、单目视觉、双目视觉、扫描式激光雷达等。基于视觉的位姿测量技术具有构造简单、性能稳定、可靠性高等优点，一直是近距离阶段实现相对位姿测量的主要手段。双目视觉在相机参数一定的情况下，需要有适当的基线，才能获取高精度的深度信息。由于双目视觉匹配算法复杂，通常采用特征提取的方法，仅获取相应特征点的深度信息，这种方法得到的是稀疏点云，且深度精度与特征匹配的精度关系较大。扫描式激光雷达具有测量范围远、精度高、可靠性强等优点，但其质量大、功耗高、有运动部件，需要逐行扫描或按照特定方式的扫描测量来获取场景的深度数据。非扫描式激光成像雷达在无需扫描的情况下可以获得整个场景的密集点云、深度图和强度图数据，具有对背景杂散光的抑制能力强、探测距离远、且不存在运动模糊、帧率高等优点，可以满足实时测量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合深度图和点云的航天器相对位姿测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用深度传感器获取第k(k＞1)帧的目标点云Ck及其对应的深度图Ik；步骤2：对第k帧深度图Ik进行高斯滤波预处理，得到图像Gk；步骤3：基于步骤2，对第k帧的深度图像Gk进行直线检测；步骤4：计算第k帧最长边框以及第k‑1帧对应边框的偏差角度θk；步骤5：利用滚转偏差角度θk对应的位姿矩阵Bk和第k‑1帧的位姿矩阵Hk‑1同时对第k帧目标点云Ck进行变换，得到待配准的目标点云C'k：C'k＝Hk‑1BkCk步骤6，利用ICP算法将待配准的目标点云C'k与模型点云D进行配准，获取第k帧的位姿矩阵Hk：步骤7，从...

【技术特征摘要】
1.一种融合深度图和点云的航天器相对位姿测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用深度传感器获取第k(k＞1)帧的目标点云Ck及其对应的深度图Ik；步骤2：对第k帧深度图Ik进行高斯滤波预处理，得到图像Gk；步骤3：基于步骤2，对第k帧的深度图像Gk进行直线检测；步骤4：计算第k帧最长边框以及第k-1帧对应边框的偏差角度θk；步骤5：利用滚转偏差角度θk对应的位姿矩阵Bk和第k-1帧的位姿矩阵Hk-1同时对第k帧目标点云Ck进行变换，得到待配准的目标点云C'k：C'k＝Hk-1BkCk步骤6，利用ICP算法将待配准的目标点云C'k与模型点云D进行配准，获取第k帧的位姿矩阵Hk：步骤7，从位姿变换矩阵Hk中解算出六自由度分量。2.根据权利要求1所述的一种融合深度图和点云的航天器相对位姿测量方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：步骤3-1：求取图像Gk的梯度grad(x,y)，保留梯度大于ρ(梯度阈值)的像素(x',y')，并对所有的像素(x',y')根据梯度从大到小的顺序列入状态列表list中，并设置Not-Used的状态；步骤3-2：若列表List中仍有状态为Not-Used的像素点，从列表中取出第一个状态为Not-Used的像素作为起源点Ps(xs,ys),根据此像素点进行区域增长，得到区域A；否则结束；区域增长过程如下：初值为：θr＝θl；Sx＝cos(θr)；Sy＝sin(θr)其中区域增长的判断条件：若满足条件，更新公式：更新的状态为Used，否则，不更新；迭代结束条件：不再有满足增长判断条件的点其中，为Ps邻域内状态为Not-Used的点，Sx、Sy分别为区域角度的余弦值和正弦值，τ为区域增长的角度阈值，θr为区域角度，θl为起源点Ps(xs,ys)的水平线角，为点的水平线角，像素点的水平线方向与像素的梯度方向垂直；步骤3-3：建立包含A的最小外接矩形框rb；首先以区域A内点的梯度值为权重计算矩形框rb的重心点(cx,cy)，接着计算矩阵M的最小特征值对应的特征向量，作为矩阵的主方向θrb，其中最后根据区域A中离rb重心点最远的点以及rb的主方向θrb可以计算出rb的长和宽；步骤3-4：根据contrario模型，可以计算矩形框rb的误检度...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐嗣雄，赵高鹏，薄煜明，王超尘，范伟杰，韦雷，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32