一种立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法技术

本发明专利技术公开了一种立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法，涉及卫星技术领域。所述位姿测量方法包括建立目标星的三维图像与特征点模板库；采集目标星实时图像，与模板库中模板图像进行匹配得到待测图像对应的模板图像；将待测图像的轮廓图像旋转与模板图像的轮廓图像进行匹配确定待测图像相对于模板图像的旋转角度；对待测图像进行灰度处理及阈值处理提取目标星的边缘轮廓，根据边缘轮廓获得目标星特征点；根据所述旋转角度筛选模板库中特征点序列的对应关系，并结合特征点的三维坐标及图像特征点通过位姿求解算法得到目标星相对于相机的位姿信息。星相对于相机的位姿信息。星相对于相机的位姿信息。

【技术实现步骤摘要】
一种立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法


[0001]本专利技术涉及卫星
，具体涉及一种立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法。

技术介绍

[0002]近年来，基于立方星开发周期短，制造成本低，研发费用少等优势，越来越多的科研院所和商业公司将注意力转移到立方星上，除了科研教学和电子产品的验证之外，立方星也被运用在一系列的在轨服务上，例如立方星的编队飞行，空间飞行器的维修和加油以及空间垃圾的清理等。而这一系列的在轨服务都离不开立方星基于视觉的导航技术，由此提出了针对单目视觉的模型已知非合作目标位姿测量方法。
[0003]现有的用于卫星视觉导航系统分为单目视觉系统、双目视觉系统和多目视觉系统。在要求严格的航天领域，单目视觉测量由于其非接触式、成本低、速度快、所需空间小、使用灵活等优点适用于立方星平台。现有技术多选择双目相机对目标进行位姿测量，双目系统难在立方星平台上实现。查阅各种资料，目前国内尚无用于立方星单目视觉导航的模型已知非合作目标位姿测量的相关专利。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法，解决了立方星在轨任务期间稳定高效获取目标航天器的相对位姿信息问题。
[0005]实现本专利技术的技术解决方案为：一种立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法，步骤如下：
[0006]步骤1、从不同角度采集目标星图像，所述目标星的三维模型已知，输入目标星特征点在世界坐标系下的三维坐标值，建立特征点序列并建立目标星图像和特征点一一对应的模板库。转入步骤2。
[0007]步骤2、利用一台相机采集目标星实时图像作为待测图像，将待测图像与模板库中的目标星图像进行匹配，计算图像相似度，将与待测图像相似度最高的目标星图像称作模板图像，转入步骤3。
[0008]步骤3、对待测图像和模板图像分别进行边缘检测，对应获得待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像，将待测图像的轮廓图像进行旋转，同时与模板图像的轮廓图像进行匹配，计算旋转相似度，根据旋转相似度确定待测图像相对于模板图像的旋转角度，转入步骤4。
[0009]步骤4、通过对待测图像进行灰度处理、闭运算及阈值处理获得与背景分离的目标星的外观图像，提取目标星外观图像中的完整边缘轮廓，根据上述边缘轮廓获得目标星特征点，根据待测图像相对于模板图像的旋转角度，确定目标星特征点与模板库中特征点序列的对应关系，转入步骤5。
[0010]步骤5、利用目标星特征点与模板库中特征点序列的对应关系、目标星特征点的三
维坐标及目标星特征点，通过优化后的EPNP位姿求解算法，得到目标星相对于相机的位姿信息并对其进行优化与校正。
[0011]本专利技术与现有技术相比，其显著优点在于：
[0012](1)本专利技术基于特征点进行位姿求解，计算量较小，计算效率更高，能够获得实时位姿信息。
[0013](2)本专利技术基于单目视觉，所占星上空间小，功耗要求低，更适用于立方星平台。
[0014](3)特征点的提取是基于目标星的整体轮廓而非某一特征部件，特征点的提取受光照影响较小，特征点提取的鲁棒性更高。
附图说明
[0015]图1为本专利技术立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法流程图。
[0016]图2为目标星的正面图。
具体实施方式
[0017]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。
[0019]结合图1，一种立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法，步骤如下：
[0020]步骤1、从不同角度采集目标星图像，所述目标星的三维模型已知，输入目标星特征点在世界坐标系下的三维坐标值，建立特征点序列并建立目标星图像和特征点一一对应的模板库，具体如下：
[0021]采集目标星特征点的三维坐标，并标记序号，随后从同一距离的各个角度采集目标星图像，对目标星图像进行处理，提取图像特征点并按顺时针顺序标注上下左右四个图像特征点所对应的三维特征点序号。
[0022]具体的，根据目标星的三维模型提取并按顺序标记目标性外观的三维特征点；以目标星的正面图(帆板展开后)为xy面(如图2)，目标星图像正面中心为原点建立坐标系，得到每个特征点的三维坐标值，将特征点的序号与其三维坐标值一一对应，获得模板库。
[0023]步骤2、利用一台相机采集目标星实时图像作为待测图像，将待测图像与模板库中的目标星图像进行匹配，计算图像相似度，将与待测图像相似度最高的目标星图像称作模板图像。
[0024]具体的，将相机与目标星固定于六自由度实验平台，调整相机与目标星位置确保相机的主点与目标星正面图像中心在一条水平线，同时相机的成像平面与目标星的正面平行，对目标星进行三轴旋转与偏移，并采集实时图像作为待测图像。
[0025]将待测图像与模板库中的目标星图像一一进行特征点匹配，计算图像相似度κ，与
待测图像相似度κ最大的目标星图像即为待测图像对应的模板图像。
[0026][0027]其中，P
m
为待测图像中与目标星图像匹配到的特征点数，P
c
为待测图像中检测到的所有特征点数。
[0028]步骤3、对待测图像和模板图像分别进行边缘检测，对应获得待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像，将待测图像的轮廓图像进行旋转，同时与模板图像的轮廓图像进行匹配，计算旋转相似度，根据旋转相似度确定待测图像相对于模板图像的旋转角度。
[0029]具体的，通过Canny算子分别对待测图像和模板图像进行边缘检测处理，对应获得待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像，通过金字塔分割法将待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像进行分割，获得简易版的待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像。
[0030]将模板图像的简易版轮廓图像裁剪成目标星居中的圆形，以模板图像的简易版轮廓图像的当前位置为0
°
起点，从0
°
为起点每次旋转角度增加10
°
对圆形图像进行旋转直到旋转360
°
，将旋转后的模板图像的轮廓图像和待测图像的轮廓图像通过归一化的平方差方式进行相似性匹配确定最佳旋转角度的大致范围，随后在最佳旋转角度的
±5°
区域内以1
°
为精确度对待模板图像的轮廓图像进行旋转，随后通过归一化平方差方式对比图像的相似性，平方差数值最本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法，其特征在于，步骤如下：步骤1、从不同角度采集目标星图像，所述目标星的三维模型已知，输入目标星特征点在世界坐标系下的三维坐标值，建立特征点序列并建立目标星图像和特征点一一对应的模板库；转入步骤2；步骤2、利用一台相机采集目标星实时图像作为待测图像，将待测图像与模板库中的目标星图像进行匹配，计算图像相似度，将与待测图像相似度最高的目标星图像称作模板图像，转入步骤3；步骤3、对待测图像和模板图像分别进行边缘检测，对应获得待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像，将待测图像的轮廓图像进行旋转，同时与模板图像的轮廓图像进行匹配，计算旋转相似度，根据旋转相似度确定待测图像相对于模板图像的旋转角度，转入步骤4；步骤4、通过对待测图像进行灰度处理、闭运算及阈值处理获得与背景分离的目标星的外观图像，提取目标星外观图像中的完整边缘轮廓，根据上述边缘轮廓获得目标星特征点，根据待测图像相对于模板图像的旋转角度，确定目标星特征点与模板库中特征点序列的对应关系，转入步骤5；步骤5、利用目标星特征点与模板库中特征点序列的对应关系、目标星特征点的三维坐标及目标星特征点，通过优化后的EPNP位姿求解算法，得到目标星相对于相机的位姿信息并对其进行优化与校正。2.根据权利要求1所述的立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法，其特征在于，步骤1中，从不同角度采集目标星图像，所述目标星的三维模型已知，输入目标星特征点在世界坐标系下的三维坐标值，建立特征点序列并建立目标星图像和特征点一一对应的模板库，具体如下：采集目标星特征点的三维坐标，并标记序号，随后从同一距离的各个角度采集目标星图像，对目标星图像进行处理，提取图像特征点并按顺时针顺序标注上下左右四个图像特征点所对应的三维特征点序号；根据目标星的三维模型提取并按顺序标记目标性外观的三维特征点；将目标星帆板展开后的面为正面，以目标星图像正面中心为原点建立坐标系，得到每个特征点的三维坐标值，将特征点的序号与其三维坐标值一一对应，获得模板库。3.根据权利要求2所述的立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法，其特征在于，步骤2中，利用一台相机采集目标星实时图像作为待测图像，将待测图像与模板库中的目标星图像进行匹配，计算图像相似度，将与待测图像相似度最高的目标星图像称作模板图像，具体如下：将相机与目标星固定于六自由度实验平台，调整相机与目标星位置确保相机的主点与目标星正面图像中心在一条水平线，同时相机的成像平面与目标星的正面平行，对目标星进行三轴旋转与偏移，并采集实时图像作为待测图像；将待测图像与模板库中的目标星图像一一进行特征点匹配，计算图像相似度κ，与待测图像相似度κ最大的目标星图像即为待测图像对应的模板图像：
其中，P
m
为待测图像中与目标星图像匹配到的特征点数，P
c
为待测图像中检测到的所有特征点数。4.根据权利要求3所述的立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法，其特征在于，步骤3中，对待测图像和模板图像分别进行边缘检测，对应获得待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像，将待测图像的轮廓图像进行旋转，同时与模板图像的轮廓图像进行匹配，计算旋转相似度，根据旋转相似度确定待测图像相对于模板图像的旋转角度，具体如下：通过Canny算子分别对待测图像和模板图像进行边缘检测处理，对应获得待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像，通过金字塔分割法将待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像进行分割，获得简易版的待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像；将模板图像的简易版轮廓图像裁剪成目标星居中的圆形，以模板图像的简易版轮廓图像的当前位置为0
°
起点，从0
°<...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖文和，朱奕潼，张翔，杜荣华，范书珲，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：