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基于三维模型的空间目标姿态估计

时间:2016-11-29 15:30:00 编辑:知网 阅读:

1.1论文的研究目的和意义

知网论文检测--定量测量技术是很多工程应用领域内必不可少的分析手段,无论是详细描述目标的属性,还是作为客观评价指标,都有重要的实用价值。传统的测量技术通常是采用人工测量方法或是利用某种信号源(如激光源)设备间接地进行测量,但人工测量方法费时费力且适用环境有限,间接测量方法成本较高。随着信息化技术与机器视觉理论的发展与完善,基于视觉的测量方法因其具有设备简单、携带方便等优点而得到越来越多的关注和研究[1]。姿态测量作为视觉测量的一个重要分支,在目标识别、定位与跟踪中都有广泛的应用[2-3]。在自动化工业生产中,利用姿态测量技术可以对机械臂进行定姿定位,提高产品制造精度;在智能机器人的自主导航与目标识别中,姿态测量技术是关键技术之一。特别地,在航空航天等军工领域,对于姿态测量技术也有迫切的需求。空间目标的六自由度姿态参数是反映飞行器运动状态的一组重要指标,通常包括俯仰角、偏航角、滚转角以及平移参数。对于合作目标可以通过确定三维姿态实现自动交会对接、在轨自服务等功能;而对于非合作目标则可以利用姿态信息判断其飞行状态,进行威胁预警,达到实时监控的目的[4]。近年来,光学成像系统在空间目标上的应用十分广泛,例如遥感对地观测卫星、空间侦察卫星等,都载有视觉成像系统,因此将基于视觉测量的姿态估计方法应用于空间目标是具有可行性的。另一方面,随着高质量光学成像系统的快速发展,包含更多空间目标细节信息的图像数据可以用来作为姿态估计的输入,有利于提高姿态估计的精度。

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空间目标所成图像通常目标区域相对较小,分辨率较低,并且缺少纹理信息。空间目标的这些成像特点使得对空间目标的姿态估计问题更加困难。传统的基于视觉系统的姿态估计方法一般采用双目或者多目图像,然而由于空间目标的成像距离很远,通常为几十公里至几百公里,在这种情况下两个或多个相机之间的基线距离相比于空间目标的成像距离可以忽略,双目或多目成像条件退化为单目成像条件。另外,空间目标的颜色相对单一,缺乏纹理信息,并且由于空间中恶劣的成像环境使得空间目标所成图像包含噪声、模糊、光照不均以及过度曝光等缺陷,这也给姿态估计问题增加了不利因素。

综上所述,空间目标的姿态估计技术有迫切的需求并且应用前景广泛,但仍存在许多有待解决的问题,还需进行更深入的研究和发展。所以,对于空间目标的姿态估计技术的研究不但具有很高的理论价值,还有很大的实际意义。

1.2国内外研究现状

三维物体的姿态估计问题是计算机视觉和摄影测量学的基础问题之一,国内外学者对它的研究由来已久,并且取得了大量的研究成果。现有的姿态估计方法根据所使用的先验信息大体上可以分为两类:一类是目标的三维模型未知,仅利用单张图像或序列图像恢复出姿态信息的基于二维图像的姿态估计方法;另一类是基于三维模型的姿态估计方法,这类方法是在目标的三维模型已知的前提下对姿态参数进行估计。

1.2.1基于二维图像的姿态估计方法

基于二维图像的方法需要在没有三维模型先验知识的情况下从图像序列或单张图像中直接恢复姿态信息,并且大多数现有的基于二维图像的方法会需要相机标定或空间目标上的光学标记。根据图像数据来源的不同,可以将基于二维图像的姿态估计方法分为两大类:一类是使用双目或多目图像估计姿态参数,另一类是使用单目图像进行姿态估计。

基于双目或多目图像的姿态估计方法通常是采用面面交会的测量原理[6],对多个成像设备拍摄的图像利用数字图像处理技术提取目标的中轴线,每一幅图像中的目标的中轴线与对应成像设备的光学中心构成三维空间内的一个平面,而目标的空间中轴线必定是所有平面的交线。确定了目标的空间中轴线指向就可以获得目标三维姿态参数中的俯仰角和偏航角。基于双目或多目图像的姿态估计方法原理简单,但由于受双目视觉的成像条件限制,当成像传感器远离空间目标,即空间目标到成像传感器的距离远大于两个成像传感器之间的距离时,基于双目视觉的方法可能会无效。因此基于双目或多目图像的方法并不适用于空间目标的姿态估计问题。

基于单目图像的姿态估计方法中有一大类是利用目标的几何先验信息进行姿态估计的方法,包括目标圆环椭圆度法、目标长宽比法等[7]。这类方法通过空间目标典型部件在不同姿态下的投影几何形状变化进行空间目标的姿态参数估计。其中目标圆环椭圆度法通过提取图像中椭圆的边界点,然后用椭圆曲线拟合的方法得到椭圆长短轴和方向信息,再结合椭圆度计算出空间圆的姿态。目标长宽比法通过计算投影图像目标长宽比与实际目标长宽比的比值的反余弦来求解圆柱体的姿态参数。这类方法适用于远距离、小视场角的成像条件下, 此时目标的成像模型可以近似视为平行投影。但当空间目标的俯仰角接近90°或0°时,圆环或直线退化为一条线段,这时无法获得偏航角。还有一类方法是测量目标滚转角的螺旋线法[7]。一般情况下在二维图像中是难以获得空间目标的滚转角的,只有采用特殊的方法即在目标表面进行人工标志, 测量标志线的运动变化来确定目标滚动角。其中最常用的标志线为螺旋线。通过对比序列图像中目标转动前后的螺旋线的位置, 并根据预先标定的螺旋线移动距离与滚转角大小之间的映射关系,既可以计算得到空间目标的滚转角。除此以外,还有一些基于监督学习的姿态估计方法,如基于核回归的方法[8-9]、基于高斯过程回归的方法[10]等,通过训练得到从空间目标的图像(或特征)映射到它的姿态的退化函数。由于该类方法只需要二维的训练图像数据,因此可以被看作基于二维图像的方法。

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