一种基于ROS的非合作目标抓取控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于ROS的非合作目标抓取控制系统，包括以下步骤：使用位姿数据集制作软件采集、制作非合作的位姿数据集，对位姿数据集进行预训练，得到权重数据；采集非合作目标所在区域对齐的RGBD图像数据构建运动场景和进行位姿估计，结合训练过的数据集和权重数据处理RGBD图像数据；把所要捕获的非合作目标的位姿数据送入空间机械臂轨迹规划功能进行轨迹规划，通过插值方式拟合出一条平滑的轨迹曲线；控制机械臂依次通过这些路径点，当机械臂通过最后一个路径点后，闭合夹爪，实现对空间非合作目标的捕获。本发明专利技术解决了现有捕获方式对进行维修或补充燃料的航天器极易造成损坏的问题，适应性强、应用面广、易于控制、成本低且能够重复利用的优点。本低且能够重复利用的优点。本低且能够重复利用的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于ROS的非合作目标抓取控制系统


[0001]本专利技术涉及空间在轨服务
，尤其是涉及一种基于ROS的非合作目标抓取控制系统。

技术介绍

[0002]随着航天事业的发展，空间在轨服务技术应运而生，非合作目标的捕获技术已经成为了空间在轨服务的研究热点之一。目前较成功的非合作目标捕获技术是采用弹射飞网捕获，其基本原理是采用火工品抛射质量块引导飞网展开，在对非合作目标形成包络后，质量块在自身惯性的作用下继续运动使飞网包紧目标，之后再对飞网及非合作目标进行整体回收。此种捕获方式存在诸多缺点，首先是无法掌控飞网包裹非合作目标的力度，此方法只适用于捕获废弃或不易损坏的非合作目标，对于只是进行维修或者补充燃料的航天器极易造成损坏，严重的甚至是报废。其次所使用的飞网为一次性使用的捕获装置，无法重复使用，在非合作目标数量逐年增长的情况下，该方法应用成本较高。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于ROS的非合作目标抓取控制系统，解决了现有捕获方式对进行维修或补充燃料的航天器极易造成损坏的问题，具有适应性强、应用面广、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于ROS的非合作目标抓取控制系统，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用深度相机和位姿数据集制作软件采集、制作非合作的位姿数据集，并且利用深度学习网络对位姿数据集进行预训练，得到权重数据；S2、利用深度相机采集非合作目标所在区域对齐的RGBD图像数据构建运动场景，包括构建障碍物地图(Octomap)和规划场景(Planning Scene)，并根据RGBD图像数据实时更新运动场景，为轨迹规划提供碰撞检测和约束检测；S3、利用深度相机采集非合作目标所在区域对齐的RGBD图像数据进行位姿估计，将RGBD图像数据送入深度学习网络，结合步骤S1中训练过的数据集和权重数据处理深度相机采集的RGBD图像数据，以得到所要捕获的非合作目标的位姿数据(位置数据和姿态数据)；S4、把步骤S3中得到的所要捕获的非合作目标的位置数据和姿态数据送入运动场景，剔除障碍物地图中非合作目标的障碍物标记，更新规划场景，进行轨迹规划，以得到机械臂所要经过的初始路径点，把初始路径点送入轨迹优化功能进行轨迹优化，通过插值的方式拟合出一条平滑的轨迹曲线；S5、根据步骤S4中得到的优化后的轨迹，控制机械臂末端执行器依次通过这些路径点，当机械臂末端执行器通过最后一个路径点后，闭合夹爪，实现对空间非合作目标的捕获。2.根据权利要求1所述的一种基于ROS的非合作目标抓取控制系统，其特征在于：所述步骤S1中非合作目标的位姿数据集的制作和预训练过程具体为使用深度相机采集非合作目标对齐后的RGBD图像数据，送入ObjectDatasetTools软件裁剪出非合作目标的点云数据并作为标准点云数据，围绕非合作目标放置好标记二维码后，稳定且缓慢地移动深度相机录制位姿数据集，并将制作完成的位姿数据集送入深度学习网络进行预训练，得到权重数据。3.根据权利要求1所述的一种基于ROS的非合作目标抓取控制系统，其特征在于：所述步骤S2中构建运动场景，以获取环境中障碍物信息具体为利用深度相机采集空间非合作目标所在区域对齐的RGBD图像数据，将Depth图像数据送入八叉树地图(Octomap)以八叉树的数据形式构建出相机视场内的障碍物分布地图，形成立体的障碍物地图(非合作目标被标记为障碍物)，使用碰撞检测算法(FCL)为轨迹规划提供碰撞检测和约束检测，包括自我碰撞检测、环境碰撞检测，同步构建规划场景(Planning Scene)，为轨迹规划提供运动学约束检测。4.根据权利要求1所述的一种基于ROS的非合作目标抓取控制...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄成，刘亚，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：