一種非合作航天器上太陽能帆板三角架結(jié)構(gòu)的位姿自主測量方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種非合作航天器上太陽能帆板三角架結(jié)構(gòu)的位姿自主測量方法。該方法首先給出了基于滑動窗口Hough變化以及三角形內(nèi)切圓的特征結(jié)構(gòu)自主識別算法，得到三角架上特征點的圖像坐標(biāo)，再結(jié)合P4P算法以及已知的航天器尺寸與特征結(jié)構(gòu)，計算出由旋轉(zhuǎn)矩陣與平移矩陣表示的相對位姿。本發(fā)明適用于近距離交會階段，對非合作航天器進行觀測、跟蹤、對接時的相對位姿測量。有益效果：本發(fā)明可自動完成太陽能帆板三角架部件的特征提取及位姿解算，整個過程中無需人工干預(yù)，也無需在目標(biāo)上安置標(biāo)識器，實時性和自主性高，克服了遠程控制下測量結(jié)果受傳輸時延、傳輸可靠性的影響大，系統(tǒng)不穩(wěn)定等缺點。
【專利說明】一種非合作航天器上太陽能帆板三角架結(jié)構(gòu)的位姿自主測 量方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種非合作航天器上太陽能帆板三角架結(jié)構(gòu)的位姿自主測量方法，屬 于航天器在軌服務(wù)【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著太空活動日益頻繁，由于發(fā)射失誤或通信天線展開失敗產(chǎn)生的失效或廢棄衛(wèi) 星越來越多，這些失效衛(wèi)星不僅造成了巨大的經(jīng)濟損失，還占用了寶貴的軌道資源，給其他 衛(wèi)星的運行造成威脅。為了盡可能的挽回損失或凈化軌道環(huán)境，以衛(wèi)星維修、生命延長及太 空垃圾清除為目的在軌服務(wù)技術(shù)越來越受重視（崔乃剛，王平，郭繼峰，等.空間在軌服務(wù) 技術(shù)發(fā)展綜述[J].宇航學(xué)報.2007, 28 (4) : 33-39)。在軌服務(wù)過程中，通常需要先測得目標(biāo) 航天器的位置與姿態(tài)信息，這些航天器大多和地面控制端失去了信息交流，運動狀態(tài)未知， 且機構(gòu)上沒有安裝用于輔助測量的合作標(biāo)志器和特征塊，稱為非合作目標(biāo)。對于此類目標(biāo) 位姿的測量，只能利用目標(biāo)上的自然特征，其測量誤差與難度都遠遠比合作目標(biāo)的位姿測 量要大。
[0003] 針對非合作航天器上不同部件的位姿測量方法，各國都開展了大量的研究。文獻 (Inaba N, Oda M, Asano M. Rescuing a stranded Satellite in Space-experimental robotic capture of non-cooperative Satellites[J]. Transactions of the Japan Society for Aero-nautical and Space Sciences. 2006, 48 (162) : 213-220.)提出一種 針對航天器的星箭對接環(huán)部件進行位姿測量的方法，該方法事先假定目標(biāo)航天器外形、 尺寸及質(zhì)量等都已知。文獻（徐文福，梁斌，李成.基于立體視覺的航天器相對位姿 測量方法與仿真研究[J].宇航學(xué)報，2009,30(4):1-8.)以太陽能帆板三角架為識別目 標(biāo)，提出將非合作航天器圖像下傳到地面，利用人機交互的方式為追蹤航天器提供人工 合作信息完成特征提取與位姿解算。文獻（Du X D, Liang B，et al. Pose measurement of large non-cooperative satellite based on collaborative cameras. Acta Astronautica, 2011，68(11) :2047-2065.)也是通過人機交互的方式，選取太陽能帆板矩 形框架為目標(biāo)對象，利用雙目相機對較大的非合作航天器進行位姿測量。
[0004] 綜上所述，目前雖然對于航天器相對位姿測量的整體研究很多，但專門針對航天 器特征識別的研究較少。現(xiàn)有為數(shù)不多的特征識別也大多采用人機交互的方法，通過將遠 程拍攝到的圖片下傳到地面主控端，通過人工手動選取目標(biāo)參考點，實現(xiàn)特征結(jié)構(gòu)的實時 定位與跟蹤，這種方法受到傳輸時延、傳輸可靠性的影響較大，系統(tǒng)將不穩(wěn)定，而且由于需 要地面人員的直接參與，其自主性和實時性不高。大多需要人的遠程操控，其自主性和實時 性不高，且測量結(jié)果受傳輸時延、傳輸可靠性的影響大，系統(tǒng)不穩(wěn)定。因此，提出一種非合作 航天器上太陽能帆板三角架結(jié)構(gòu)的位姿自主測量方法，以獲取近距離交會階段非合作航天 器的相對位姿，是非常必要和迫切的。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明為解決現(xiàn)有非合作航天器位姿測量的自主性和實時性差、系統(tǒng)不穩(wěn)定以及 傳輸時延大等問題，進而提供了一種非合作航天器上太陽能帆板三角架結(jié)構(gòu)的位姿自主測 量方法，主要步驟包括基于單目視覺的圖像預(yù)處理、基于滑動Hough變化以及三角形內(nèi)切 圓特性的特征結(jié)構(gòu)自主識別、以及基于P4P算法的相對位姿測量。該方法無需人工干預(yù)，也 無需在目標(biāo)上安置標(biāo)識器，而是以航天器自身的典型部件作--太陽能帆板三角支架作為 識別對象，實現(xiàn)非合作航天器與攝像機相對位姿的自主測量。
[0006] 技術(shù)方案
[0007] 為解決上述問題，一種非合作航天器上太陽能帆板三角架結(jié)構(gòu)的位姿自主測量方 法所采用的技術(shù)方案是：
[0008] 步驟1 :攝像機拍攝圖片，對原圖像進行濾波、二值化，Canny算法提取邊緣等預(yù)處 理；
[0009] 步驟2 :采用基于滑動窗口 Hough變化以及三角形內(nèi)切圓的特征結(jié)構(gòu)自主識別算 法，得到三角架上特征點的圖像坐標(biāo)；：
[0010] 步驟3 :結(jié)合P4P算法以及已知的航天器尺寸與特征結(jié)構(gòu)，計算出由旋轉(zhuǎn)矩陣與平 移矩陣表示的相對位姿；
[0011] 步驟4 :將估測的姿態(tài)信息轉(zhuǎn)換成旋轉(zhuǎn)角與平移距離的表示方式，與激光跟蹤儀 測量的準(zhǔn)確值作對比，分析誤差原因。
[0012] 有益效果
[0013] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是無需添加任何輔助測量工具，直接選取非 合作航天器上的典型部件一太陽能帆板三角架為對象進行目標(biāo)位姿的自主測量，且不需要 將太空中拍攝到的圖像下傳到地面由人工選取圖像參考點，避免了圖像遠程傳輸過程中產(chǎn) 生的時延和系統(tǒng)不穩(wěn)定。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0014] 圖1為Hough算法下將圖像空間上的直線映射到P - Θ參數(shù)空間的示意圖；
[0015] 圖2為三角形及其內(nèi)切圓關(guān)系的原理圖；
[0016] 圖3為中心透視投影成像模型圖；
[0017] 圖4為相對位姿測量實驗示意圖；
[0018] 圖5為三角形檢測結(jié)果圖；

【具體實施方式】
[0019] 一種非合作航天器上太陽能帆板三角架結(jié)構(gòu)的位姿自主測量方法，圖像處理步 驟：
[0020] (1)采用Canny算子提取圖像邊緣：用高斯濾波器平滑圖像，再用一階偏導(dǎo)的有限 差分來計算梯度的幅值和方向，接著對梯度幅值進行非極大值抑制，最后用雙閾值算法檢 測和連接邊緣；
[0021] (2)進行均值濾波，降低像素的噪聲；
[0022] (3)圖像二值化：即灰度分劃，指設(shè)定一個灰度值，凡是圖像本身灰度大于它的便 令其為亮點而灰度值低于設(shè)定值的，便令其為暗點，如此獲得一個二元的圖像。
[0023] -種非合作航天器上太陽能帆板三角架結(jié)構(gòu)的位姿自主測量方法，基于滑動 Hough變化的三角形檢測的具體實施方案是：
[0024] 利用點一線的對偶性，即采用參數(shù)方程P = XC〇s( Θ )+ysin( Θ )將圖像平面上的 一個點就對應(yīng)到參數(shù)平面上的一條曲線上，其中P是從原點引到直線的垂線長度，Θ是垂 線與X軸正向的夾角。原始坐標(biāo)系下呈現(xiàn)直線的所有點，它們的斜率和截距是相同的，這個 特點表現(xiàn)在參數(shù)坐標(biāo)系下即所有曲線聚集于同一個點（θ。， Ρ(ι)，參見圖1。由三角形內(nèi)切 圓特性：內(nèi)切圓圓心到三邊距離相等，選取一小窗口在圖像上滑動，指定窗口中心為坐標(biāo)原 點，對窗口內(nèi)圖像進行Hough變化，當(dāng)窗口滑動到坐標(biāo)系原點正好與三角形內(nèi)切圓圓心重 合時，三角形在對應(yīng)的Hough參數(shù)空間內(nèi)會有三個峰值點，且這三個峰值點的P坐標(biāo)絕對 值相等（參見圖2)，由此可確定三角形頂點和內(nèi)心的圖像坐標(biāo)。具體實現(xiàn)步驟如下 ：
[0025] (1)對圖像進行預(yù)處理，提取特征并計算其梯度方向；
[0026] (2)將（θ，p )參數(shù)平面量化，設(shè)置二維累計矩陣Η( Θ i，p p ;
[0027] (3)邊緣細化，即在邊緣點的梯度方向上保留極值點，剔除那些非極值點；
[0028] (4)對每一邊緣點，以其梯度方向Ψ為中心，設(shè)置一小區(qū)間[Ψ-Θ。，ψ+Θ。]，其中 Θ。為經(jīng)驗，一般可取5°?10°，在此小區(qū)間上以Λ Θ為步長，對每一個區(qū)間中的Θ量化 值計算相應(yīng)的Ρ值，并給相應(yīng)的累計矩陣元素增加一個單位值；
[0029] (5)對累計矩陣進行閾值檢測，將大于閾值的點作為備選點；
[0030] (6)取累計矩陣（即參數(shù)空間）中備選點中的極大值點為所需的峰值點，這些點所 對應(yīng)的參數(shù)空間的坐標(biāo)即所檢測直線的參數(shù)。
[0031] (7)判斷上一步檢測到的直線段集合中是否有三條線段的長度及角度滿足以下條 件（由于數(shù)字圖像中的直線段不能精確滿足其數(shù)學(xué)定義，需要設(shè)置閾值，以下條件表達式 中八即為設(shè)定的閾值）：
[0032]

【權(quán)利要求】
1. 一種非合作航天器上太陽能帆板三角架結(jié)構(gòu)的位姿自主測量方法，其特征在于包括 如下步驟： (1) 基于單目視覺的圖像預(yù)處理：根據(jù)攝像機采集到的圖像，進行實時處理，包括平滑 濾波、邊沿檢測、二值化處理等； (2) 基于滑動窗口 Hough變化以及三角形內(nèi)切圓的特征結(jié)構(gòu)自主識別：用滑動窗口遍 歷原圖像，對窗口內(nèi)的圖片進行Hough變化與判定，找到滿足三角形特征的頂點坐標(biāo)； (3) 基于P4P算法的相對位姿解算：結(jié)合已知的航天器尺寸以及檢測出的三角形上四 個共面特征點的圖像坐標(biāo)，計算出由旋轉(zhuǎn)矩陣與平移矩陣表示的相對位姿，并與激光跟蹤 儀測量的準(zhǔn)確值對比。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像預(yù)處理過程，其特征在于： 采用自適應(yīng)Canny邊緣檢測算法來克服傳統(tǒng)的Canny算法噪聲抑制與邊緣的定位性 能相沖突、對閾值設(shè)定不靈活、不能自動根據(jù)圖像特征確定閾值、算法的自主能力較差等缺 點，通過某種計算方法自動確定閾值和高斯空間系數(shù)，能夠根據(jù)不同的圖像特性自適應(yīng)的 進行邊緣檢測。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于滑動Hough變化的三角形特征檢測的算法，其特征在 于： 利用三角形內(nèi)切圓心到三邊距離相等這一特性。選擇一個窗口在圖像中滑動，以該窗 口的中心作為直角坐標(biāo)系的原點對窗口內(nèi)的圖像作Hough變換。當(dāng)滑動到坐標(biāo)系原點正好 與三角形內(nèi)切圓圓心重合時，三角形在對應(yīng)的Hough參數(shù)空間內(nèi)會有三個峰值點，這三個 峰值點的P坐標(biāo)絕對值相等，Θ值不同。由此確定三角形頂點和內(nèi)心的圖像坐標(biāo)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于P4P算法的非合作航天器位姿解算，其特征在于： 當(dāng)已知目標(biāo)結(jié)構(gòu)上任一共面四點的圖像坐標(biāo)（Ui，Vi)和對應(yīng)的空間坐標(biāo)（X- y<)i，zj 時，依據(jù)攝像機成像模型：
可唯一確定攝像機坐標(biāo) 系到目標(biāo)航天器坐標(biāo)系之間的位姿轉(zhuǎn)換關(guān)系
【文檔編號】G01C21/24GK104154919SQ201410398179
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年8月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月13日
【發(fā)明者】宋荊洲, 曹彩秀, 孫漢旭, 賈慶軒 申請人:北京郵電大學(xué)