基于单目序列图像的空间目标形状与运动自主估计方法技术

一种基于单目序列图像的空间目标形状与运动自主估计方法，包括如下步骤：建立双目视觉测量的基本方程、空间目标点的三维重建方程、基于序列图像的目标运动状态测量方程；设定相机系到前一帧主轴系的转换矩阵等于单位阵，匹配相邻帧图像，得到目标惯性主轴坐标系在相邻帧成像时刻之间的变换矩阵；利用空间目标点的三维重建方程，获得目标特征点在左相机坐标系的位置向量集合和目标特征点在右相机坐标系的位置向量集合；然后统一前后相邻帧的尺度；重新确定目标特征点在左相机坐标系和右相机坐标系的位置向量集合；计算得到相邻帧之间的姿态四元数、自旋角速度和自旋轴方向；通过对目标选择一周的序列图像匹配与计算，即可获得目标的形状估计。获得目标的形状估计。获得目标的形状估计。

【技术实现步骤摘要】
基于单目序列图像的空间目标形状与运动自主估计方法


[0001]本专利技术涉及一种基于单目序列图像的空间目标形状与运动自主估计方法，属于空间相对导航


技术介绍

[0002]随着我国载人航天、深空探测、在轨服务等重大工程项目的推进，需要完成空间站的建造与运营支持、卫星组装与服务、行星表面探测与试验等复杂任务，航天器必须能够提供各种在轨操作服务，如目标捕获、目标转移与释放、在轨组装、在轨服务(燃料加注、模块更换等)、在轨制造、辅助宇航员进行舱外活动、甚至是未知地外天体表面探测等。可以预见，未来在轨操作任务具有环境不确定、约束条件多、可靠性要求高、任务多样且复杂等特点，且操作的对象往往是一类无标识、无应答、无先验知识的空间非合作目标，目前面向确定性任务的基于程序控制或人在回路遥操作的模式，由于动作确定或大延时等问题，已经难以满足这种高风险、不确定性任务对在轨操控的灵活、敏捷、精确运动的任务要求，这就要求航天器必须自主地感知目标、自主地动作规划、自主地操作控制，其中面向空间非合作目标的自主导航是航天器能够提供在轨操作服务的基本前提和关键技术。
[0003]导航系统自主导航能力主要受制于导航敏感器、星载计算机和星上导航算法。为提升导航能力，航天器通常采用微波雷达、激光雷达、光学相机等互为备份的多敏感器配置方案，但由于融合结构和滤波算法异常复杂，受制于星上资源的严苛约束，只能分段切换使用，很难实现真正意义上的多源信息融合导航。而作为航天器标准配置的光学敏感器，其获取的序列图像具有全程适用、信息丰富等特点，是进行空间非合作目标自主导航的理想信息来源。目前，对于空间非合作目标的视觉导航方法主要有四大类：(1)基于双目视觉的导航方法，如美国MIT学者Tweddle B E给出了基于双目相机的非合作、自旋目标的三维重构与姿态测量方法，并在国际空间站舱内开展了在轨试验；(2)基于地形配准的单目视觉导航方法，如美国“毅力号”火星探测器采用了基于着陆区地形模型的图像匹配技术，用于实现着陆区避障和定点着陆；(3)基于标志点的单目视觉导航方法，如日本“隼鸟一号”在附着段通过投放发光合作标志球到小天体表面，利用单目光学相机实现相对位姿测量；(4)基于SLAM(simultaneous localization and mapping)的建模与运动估计方法，如日本学者Takeishi在“隼鸟二号”任务中，研究了基于粒子滤波和非线性优化的建模与运动估计方法。
[0004]目前现有技术的主要问题有：
[0005](1)基于双目视觉的导航方法，其作用距离和测量精度严重依赖于基线长度，只能适用于几米范围内的近距离测量，无法用于几百米到几十公里范围的远距离导航；
[0006](2)基于地形配准的单目视觉导航方法，需要事先已知目标的三维高精度模型，这通常需要对目标进行环绕测量以获取大量多视点图像，并传回地面进行处理，这种模式周期长达几个月到几年，多适用于目标确定、边界条件已知的任务，无法满足对强机动、物性未知目标的快速导航任务要求；
[0007](3)基于标志点的单目视觉导航方法，需要向目标投放发光标志点，极大地限定了应用范围，难以适用于失效卫星、空间碎片等目标；
[0008](4)目前的SLAM技术主要适用于地面移动机器人领域，要求场景是静止的，但对于空间非合作目标相对导航应用场景，目标和航天器都是运动体，传统的方法无法直接应用于星上，而目前给出的研究算法主要应用于小天体探测场景，且算法复杂、计算开销大，难以满足星上严苛的资源约束。

技术实现思路

[0009]本专利技术要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于单目序列图像的空间目标形状与运动自主估计方法，针对空间非合作目标的三维形状与运动参数估计问题，利用单目序列图像所包含的目标形状和运动信息，通过相邻图像间的配准技术，实现了对目标三维形状、角速度、自旋轴方向的测量，算法主要为矩阵代数运算，不需要复杂的滤波估计过程，计算开销小、收敛速度快，易于星上实现。
[0010]本专利技术目的通过以下技术方案予以实现：
[0011]一种基于单目序列图像的空间目标形状与运动自主估计方法，包括如下步骤：
[0012]S1、建立双目视觉测量的基本方程；
[0013]S2、利用双目视觉测量的基本方程，建立空间目标点的三维重建方程；
[0014]S3、利用双目视觉测量的基本方程，建立基于序列图像的目标运动状态测量方程；
[0015]S4、设定相机系到前一帧主轴系的转换矩阵等于单位阵，匹配相邻帧图像，得到目标惯性主轴坐标系在相邻帧成像时刻之间的变换矩阵；
[0016]利用空间目标点的三维重建方程，获得目标特征点在左相机坐标系的位置向量集合和目标特征点在右相机坐标系的位置向量集合；
[0017]利用目标特征点在左相机坐标系和右相机坐标系的位置向量集合，统一前后相邻帧的尺度；
[0018]根据统一后的相邻帧的尺度，重新确定目标特征点在左相机坐标系和右相机坐标系的位置向量集合；
[0019]利用目标惯性主轴坐标系在相邻帧成像时刻之间的变换矩阵，计算得到相邻帧之间的姿态四元数、自旋角速度和自旋轴方向；
[0020]利用重新确定的目标特征点在左相机坐标系和右相机坐标系的位置向量集合，通过对目标选择一周的序列图像匹配与计算，即可获得目标的形状估计。
[0021]本专利技术一实施例中，双目视觉测量的基本方程为：
[0022][0023][0024]式中，P
l
为空间目标点在左相机坐标系的位置，P
r
为空间目标点在右相机坐标系的位置；T为左相机坐标系在右相机坐标系的位置，R为左相机坐标系到右相机坐标系的转换矩阵，p
l
空间目标点在左相机成像的像点，p
r
空间目标点在左相机成像的像点，E为描述双目视觉极限约束的本质矩阵，F为描述双目视觉极限约束的基础矩阵；A
l
和A
r
分别为左相机和右相机的已知内参矩阵，是由T组成的斜对称矩阵。
[0025]本专利技术一实施例中，空间目标点的三维重建方程为：
[0026][0027]其中V
i
由下面式子确定：
[0028][0029][0030][0031][0032][0033][0034]mp3＝mp2(span(SM1,N,1)
‑
span(SM2,N,1))
[0035]mp3(4(i
‑
1)+1:4i,:)＝U
i
S
i
V
iT
,i＝1,2,...,N
[0036]式中，A
l
和A
r
为左相机和右相机的已知内参矩阵；对任意一个矩阵M，M(n,m)代表矩阵M第n行、第m列的元素，当n＝:或m＝:代表选择所有列或行，span(M,n,m)代表由矩阵M作为元素组成的更大的矩阵，n代表由n个矩阵本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单目序列图像的空间目标形状与运动自主估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立双目视觉测量的基本方程；S2、利用双目视觉测量的基本方程，建立空间目标点的三维重建方程；S3、利用双目视觉测量的基本方程，建立基于序列图像的目标运动状态测量方程；S4、设定相机系到前一帧主轴系的转换矩阵等于单位阵，匹配相邻帧图像，得到目标惯性主轴坐标系在相邻帧成像时刻之间的变换矩阵；利用空间目标点的三维重建方程，获得目标特征点在左相机坐标系的位置向量集合和目标特征点在右相机坐标系的位置向量集合；利用目标特征点在左相机坐标系和右相机坐标系的位置向量集合，统一前后相邻帧的尺度；根据统一后的相邻帧的尺度，重新确定目标特征点在左相机坐标系和右相机坐标系的位置向量集合；利用目标惯性主轴坐标系在相邻帧成像时刻之间的变换矩阵，计算得到相邻帧之间的姿态四元数、自旋角速度和自旋轴方向；利用重新确定的目标特征点在左相机坐标系和右相机坐标系的位置向量集合，通过对目标选择一周的序列图像匹配与计算，即可获得目标的形状估计。2.根据权利要求1所述的空间目标形状与运动自主估计方法，其特征在于，双目视觉测量的基本方程为：量的基本方程为：式中，P
l
为空间目标点在左相机坐标系的位置，P
r
为空间目标点在右相机坐标系的位置；T为左相机坐标系在右相机坐标系的位置，R为左相机坐标系到右相机坐标系的转换矩阵，p
l
空间目标点在左相机成像的像点，p
r
空间目标点在左相机成像的像点，E为描述双目视觉极限约束的本质矩阵，F为描述双目视觉极限约束的基础矩阵；A
l
和A
r
分别为左相机和右相机的已知内参矩阵，是由T组成的斜对称矩阵。3.根据权利要求1所述的空间目标形状与运动自主估计方法，其特征在于，空间目标点的三维重建方程为：其中V
i
由下面式子确定：由下面式子确定：
mp3＝mp2(span(SM1,N,1)
‑
span(SM2,N,1))mp3(4(i
‑
1)+1：4i，：)＝U
i
S
i
V
iT
，i＝1，2，...，N式中，A
l
和A
r
为左相机和右相机的已知内参矩阵；对任意一个矩阵M，M(n,m)代表矩阵M第n行、第m列的元素，当n＝:或m＝:代表选择所有列或行，span(M,n,m)代表由矩阵M作为元素组成的更大的矩阵，n代表由n个矩阵组成行排列，m代表由m个M组成列排列；N为空间目标点的数量，p
li
和p
ri
，i＝1,2,
…
,N代表第i个空间目标点在左相机和右相机成像的像点，P
l,i
，i＝1,2,
…
,N代表第i个空间目标点在左相机坐标系的位置，U
i
S
i
V
iT
是mp3(4(i
‑
1)+1:4i,:)的矩阵奇异值运算的结果。4.根据权利要求1所述的空间目标形状与运动自主估计方法，其特征在于，基于序列图像的目标运动状态测量方程为：q
e
＝quat(R
e
)θ＝π
‑
2sin
‑1(q
e
(4))(4))式中，R
e
为图像匹配得到的目标惯性主轴坐标系在相邻帧成像时刻之间的姿态变换矩阵，θ为目标在相邻图像成像时刻之间的自旋角度，为目标自旋角速度，e为目标在相邻图像成像时刻之间的自旋轴方向，ΔT为相邻帧图像成像时间间隔；π为圆周率，quat为四元数反变换运算符号。5.根据权利要求1至4中任一项所述的空间目标形状与运动自主估计方法，其特征在于，空间目标为非合作目标。6.一种基于单目序列图像的空间目标形状与运动自...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛东明，朱卫红，邓润然，李嘉兴，鄂薇，赵小宇，
申请(专利权)人：北京空间飞行器总体设计部，
类型：发明
国别省市：