劉 玉，陳 鳳，黃建明，魏祥泉，靳永強(qiáng)

(上海宇航系統(tǒng)工程研究所，上海201108)

1 引言

隨著空間技術(shù)的發(fā)展，各類航天器的構(gòu)造越來越復(fù)雜，造價也越來越昂貴。為節(jié)省航天任務(wù)費用、延長航天器工作壽命、提高靈活執(zhí)行多種任務(wù)的能力，在軌服務(wù)技術(shù)日益得到重視。目前，航天器、太空碎片等都是非合作目標(biāo)，即沒有安裝用于測量的合作標(biāo)志器和便于抓捕的手柄等，對此類非合作航天器在軌服務(wù)已成為近年來的研究熱點。

在軌服務(wù)飛行器(On-orbit Service Vehicle，OSV)是一種新概念的智能航天器，專用于對服務(wù)對象實施在軌服務(wù)，是自主式在軌服務(wù)系統(tǒng)的核心［1］。在軌服務(wù)(On-Orbit Servicing)是指針對在軌運行的航天器進(jìn)行的各類空間操作［2-3］，在軌服務(wù)飛行器作為未來的新型航天器，主要完成空間在軌服務(wù)任務(wù)。目前，空間在軌服務(wù)任務(wù)主要包括在軌維修、在軌組裝、在軌救援、在軌加注、在軌探測與檢測、空間碎片清理、廢棄衛(wèi)星拖曳等。為實現(xiàn)航天器的自主在軌服務(wù)，必須首先實現(xiàn)兩航天器的安全可靠對接，即實現(xiàn)自主交會對接技術(shù)(RVD)。目前，國內(nèi)外在軌服務(wù)的成功案例大都是針對合作目標(biāo)的空間任務(wù)，即被服務(wù)航天器經(jīng)過特殊設(shè)計以配合完成在軌服務(wù)任務(wù)，而目前各國實際在軌運行的航天器和在研型號，并沒有專門設(shè)計用于接受在軌服務(wù)的抓捕手柄和測量標(biāo)志器，即為非合作目標(biāo)［4］?；诤献髂繕?biāo)的在軌服務(wù)技術(shù)［5］無法適用于此類目標(biāo)，因此，基于非合作目標(biāo)的交會對接技術(shù)是目前迫切需要解決的關(guān)鍵技術(shù)之一。

根據(jù)對目前在軌航天器的調(diào)研，空間非合作目標(biāo)中可供識別和抓捕的部位主要包括星箭對接環(huán)、遠(yuǎn)地點發(fā)動機(jī)噴管、太陽帆板、對地通信天線支架等［4］。星箭對接環(huán)、發(fā)送機(jī)噴管等具有較為明顯的空間圓特征，相對較容易識別，也較為容易抓捕，因此，本文主要對該類目標(biāo)進(jìn)行研究;空間圓檢測技術(shù)是實現(xiàn)空間非合作目標(biāo)空間圓位置姿態(tài)測量技術(shù)的關(guān)鍵，為此，本文研究了一種非合作目標(biāo)空間圓檢測方法，通過Canny算子檢測邊緣、Freeman鏈碼法對邊緣進(jìn)行提取分類以及再利用RED算法進(jìn)行非合作目標(biāo)空間圓檢測，和傳統(tǒng)的RED算法相比，本文研究的算法在保證檢測精度的前提下，明顯降低了算法的耗時量。

2 非合作目標(biāo)空間圓檢測技術(shù)在在軌服務(wù)中的應(yīng)用

近些年來，隨著航天技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的航天器被發(fā)射入軌，空間逐步成為一個相當(dāng)擁擠的場所，空間各個軌道上都會殘留大量的太空碎片和失效衛(wèi)星，因此，各航天大國都迫切希望發(fā)射在軌服務(wù)航天器，實現(xiàn)與在軌衛(wèi)星交會對接(RVD)，對在軌衛(wèi)星提供在軌維修服務(wù)以延長在軌運行時間［3］。由于幾乎所有衛(wèi)星上都有星箭對接環(huán)，如圖1所示，因此，可將該接口部分作為識別和抓捕部位進(jìn)行研究。此外，地球靜止軌道失效衛(wèi)星長期占據(jù)軌道資源，其累積效應(yīng)使得GEO軌道資源日益緊張。因此，捕獲并恰當(dāng)處理這些成為太空垃圾的GEO失效衛(wèi)星對可持續(xù)利用空間資源具有重要的意義和必要性［6］。發(fā)動機(jī)噴管形狀特殊，圖2為示意圖，可作為在軌捕獲對象，利用抓捕裝置對其進(jìn)行抓捕，抓捕后與整個目標(biāo)形成組合體，通過拖曳等方式使其離軌。于此同時，遠(yuǎn)地點發(fā)動機(jī)噴管還可用于在軌加注，為軌道飛行器延長壽命提供依據(jù)。

圖1 星箭對接環(huán)示意圖Fig.1 The docking ring of satellite and rocket

圖2 發(fā)動機(jī)噴管示意圖Fig.2 The engine nozzle on satellite

目前，國外已經(jīng)開展了很多應(yīng)用到識別發(fā)動機(jī)噴管或者星箭對接環(huán)的在軌服務(wù)系統(tǒng)，而國內(nèi)目前還處于理論研究階段。下面針對國外典型的應(yīng)用進(jìn)行介紹。

2.1 UHF-1衛(wèi)星在軌服務(wù)技術(shù)

UHF-1衛(wèi)星［7］非常昂貴，其研發(fā)費用就接近20億美元，若在GTO軌道發(fā)生故障而無法按照要求進(jìn)入靜止軌道，則會造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。為實現(xiàn)UHF-1衛(wèi)星在軌服務(wù)，David R等人［8］提出在GTO軌道實現(xiàn)UHF-1衛(wèi)星的交會對接，并通過服務(wù)系統(tǒng)的軌道機(jī)動實現(xiàn)將目標(biāo)衛(wèi)星送入靜止軌道，并由輔助系統(tǒng)對UHF-1進(jìn)行軌道控制。

UHF-1衛(wèi)星的在軌服務(wù)延壽系統(tǒng)交會對接機(jī)構(gòu)方案如圖3和圖4所示［7］。圖4中的34(a)為導(dǎo)向椎，捕獲過程中該部分將進(jìn)入遠(yuǎn)地點發(fā)動機(jī)尾噴管內(nèi)，并引導(dǎo)34(b)所示機(jī)構(gòu)包絡(luò)識別并捕獲衛(wèi)星的星箭對接環(huán)，最終使兩航天器構(gòu)成組合體。

圖3 UHF在軌服務(wù)系統(tǒng)方案Fig.3 On orbit service project for UHF

圖4 UHF在軌服務(wù)系統(tǒng)對接機(jī)構(gòu)Fig.4 Capture tool for UHF on orbit service system

2.2 MDA公司在軌延壽技術(shù)

MDA公司提出利用空間機(jī)械臂實現(xiàn)對壽命末期衛(wèi)星開展燃料在軌加注延壽。圖5所示為該公司研制的在軌延壽系統(tǒng)［7］?？臻g機(jī)械臂系統(tǒng)首先檢測識別并抓捕到目標(biāo)衛(wèi)星遠(yuǎn)地點發(fā)動機(jī)噴管，然后通過一定的方式打開目標(biāo)衛(wèi)星注排閥門，最后插入軟管泵入適量燃料。

圖5 MDA公司的在軌延壽系統(tǒng)Fig.5 Life time extension system of MDA corporation

2.3 CX-OLEV在軌服務(wù)系統(tǒng)

CX-OLEV在軌服務(wù)系統(tǒng)由歐洲的ORC公司提出，并由荷蘭航天公司和德國宇航中心(DLR)進(jìn)行聯(lián)合研制［9］。該系統(tǒng)構(gòu)型及抓捕機(jī)構(gòu)如圖6所示［7］。OLEV航天器充分利用了靜止軌道衛(wèi)星遠(yuǎn)地點發(fā)動機(jī)噴管和星箭對接環(huán)的結(jié)構(gòu)特點，設(shè)計了通用型對接機(jī)構(gòu)［10］，主要包括遠(yuǎn)地點發(fā)動機(jī)噴嘴的對接裝置和星箭對接環(huán)鎖緊裝置組成。如圖7所示［7］為衛(wèi)星捕獲機(jī)構(gòu)實驗，在近距離識別出發(fā)動機(jī)噴管后，系統(tǒng)沿發(fā)動機(jī)噴嘴軸線方向靠近目標(biāo)，絲杠機(jī)構(gòu)沿軸線方向伸展并伸入發(fā)動機(jī)噴管，隨后膨脹結(jié)構(gòu)展開并實現(xiàn)與目標(biāo)星連接;當(dāng)捕獲機(jī)構(gòu)將兩航天器拉近至鎖緊機(jī)構(gòu)的作業(yè)范圍之內(nèi)時，一旦識別到星箭對接環(huán)，鎖緊機(jī)構(gòu)便打開并捕獲，然后分別從對接環(huán)內(nèi)部和外部收緊，兩星之間的相對位姿即被確定。

圖6 CX-OLEV系統(tǒng)Fig.6 CX-OLEV system

圖7 衛(wèi)星捕獲機(jī)構(gòu)實驗Fig.7 Test of satellite capture tool

3 非合作目標(biāo)空間圓檢測方法

非合作目標(biāo)空間圓的圓形特征是二次曲線特征的一個特例，因為它在任意方向上的透視投影都是一個橢圓，從數(shù)字圖像中成功識別橢圓對非合作目標(biāo)空間圓的定位非常重要，因此，研究非合作目標(biāo)空間圓檢測方法本質(zhì)是研究橢圓檢測方法［11］。

目前關(guān)于橢圓檢測方法大致分為投票和最優(yōu)化兩大類。標(biāo)準(zhǔn)Hough變換(SHT)是一種基于投票思想實現(xiàn)橢圓檢測的方法。該法通過在參數(shù)空間檢測峰值獲得最優(yōu)橢圓參數(shù)，因此，存在存儲空間大、計算復(fù)雜度大等問題［12］。最優(yōu)化方法則主要包括最小二乘擬合、遺傳算法等。在該類方法中，最典型的當(dāng)屬Li等［13-14］提出的隨機(jī)橢圓檢測(RED)方法，它將最小二乘法與隨機(jī)Hough變化結(jié)合實現(xiàn)對橢圓最優(yōu)擬合，該法無需大量內(nèi)存空間，對噪聲不敏感，但存在過于依賴參數(shù)閾值和無效采樣問題。為減少無效采樣，本文提出一種改進(jìn)RED方法，首先進(jìn)行邊緣檢測，通過Canny算子對邊緣進(jìn)行初步檢測，采用Freeman鏈碼法對邊緣進(jìn)行提取分類，得到獨立的邊緣，然后對每個邊緣再利用RED算法進(jìn)行檢測，這樣能明顯減少隨機(jī)選擇的邊緣點數(shù)落在不同橢圓上的概率，從而提高檢測橢圓的效率，減少算法的耗時量。

3.1 邊緣檢測

目前，邊緣檢測方法有很多，其中Canny算法［15］具有精確定位，抗噪能力強(qiáng)的優(yōu)勢，因此本文主要采用該法實現(xiàn)邊緣檢測。Canny算子提取邊緣信息主要包括以下幾個步驟:①利用高斯平滑濾波器來平滑圖像以除去噪聲;②采用一階偏導(dǎo)的有限差分計算梯度的幅值和方向;③對梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制;④采用雙閾值法檢測和連接邊緣。

為實現(xiàn)有效的橢圓擬合，需要將邊緣檢測結(jié)果進(jìn)行分類，同時進(jìn)行邊緣點序列化處理。由于Freeman鏈碼法［16］具有原理簡單、耗時量少等優(yōu)勢，因此，本文主要采用該法實現(xiàn)邊緣分類與序列化處理。根據(jù)二維線條的不同走勢方向，分別用{0，1，… ，7}8個標(biāo)志分別表示八鄰域像素，一個連續(xù)的平面線條圖像都可以用一串由{0，1，… ，7}中的元素組成的鏈碼來近似描述。圖8(a)所示為八方向鏈碼。針對一個閉合區(qū)域，從某個起點開始，將邊界的走向按Freeman鏈碼的編碼方式記錄下來，可形成連續(xù)的序列即為邊界鏈碼，即實現(xiàn)獨立邊緣的分類，圖8(b)為一邊界鏈碼示例，鏈碼序列010707645443422組成一個邊緣鏈碼，用離散化的點序列進(jìn)行表示。

圖8 Freeman鏈碼示意圖Fig.8 The schematic diagram of Freeman chain

由于邊緣點序列化后，表征同一邊緣的邊緣點分布十分密集，會明顯增加后續(xù)橢圓擬合的耗時量，因此，提出邊緣點間距約束準(zhǔn)則，去掉過于密集的邊緣點。

假設(shè) {p1，p2，p3，……，pn－1，pn} 為邊緣點集合，設(shè)兩個邊緣點之間的最小約束距離為dmin，約束準(zhǔn)則為:遍歷邊緣點序列，若兩個邊緣點之間距離小于dmin，則去掉其中對應(yīng)點處梯度值較小的邊緣點，在一定程度上減少了橢圓擬合耗時量，同時不影響擬合精度。一般情況下，dmin取為2。

3.2 橢圓檢測

橢圓的一般方程可寫為如式(1)所示形式。

(1)式中，A、B、C、D、E 為待定參數(shù)，邊緣點(u，v)到橢圓邊界的代數(shù)距離可用公式(2)表示:

上式寫成矩陣形式為式(3)。

采用最小二乘法進(jìn)行擬合橢圓，假設(shè)( xi，yi)，i=1，…，N為橢圓上的數(shù)據(jù)點，橢圓擬合即估計橢圓方程中的各個參數(shù)。于是有公式(4)，通過非線性最小二乘法即可解算出未知參數(shù) A、B、C、D、E。

RED算法主要通過隨機(jī)選取3個邊緣點，并確保三個邊緣點間距離大于閾值Ta，然后分別以這三邊緣點為中心，定義一定大小鄰域，將這三個鄰域中所有邊緣點用于最小二乘擬合得到橢圓參數(shù)，然后通過選取第4個邊緣點來計算該點到橢圓邊界的代數(shù)距離D，若符合閾值要求，則繼續(xù)判斷剩余點集合中每個邊緣點到橢圓邊界的距離，統(tǒng)計符合距離閾值要求的點數(shù)記為n，則判斷n與擬合橢圓的周長的比值是否符合殘缺率閾值要求，若符合，則認(rèn)為是真實存在的一個橢圓，否則，重新隨機(jī)選取邊緣點擬合橢圓［13-14］。

整個算法的具體步驟如下:

1)初始化 Tt，Tem，Ta，Td，Tt為最大迭代次數(shù)，Tem為橢圓殘缺率，Ta為隨機(jī)選取邊緣點間最小距離Td為邊緣點到橢圓邊界最大距離。設(shè)初始迭代次數(shù)F=0，并統(tǒng)計總邊緣點數(shù)為N0，邊緣點集合記為V。

2)從V中隨機(jī)選符合Ta約束的三個邊緣點，并以三點為中心，定義相同鄰域窗口，用最小二乘法將窗口內(nèi)所有邊緣點擬合橢圓，記為E。隨機(jī)選第四點，計算邊界距離，若D ＞Td則轉(zhuǎn)向(7)，否則執(zhí)行(3)。

3)統(tǒng)計V中滿足到E邊界距離點數(shù)為N1，這些點集合記為V1，若N1≥Tr*C，其中C為可能橢圓周長，則轉(zhuǎn)向(4)，否則轉(zhuǎn)向(5)。

4)可能存在的橢圓E被證實是真實存在的一個橢圓，保存橢圓參數(shù)信息，并將剩余特征點集合修改為V=V－V1，重置迭代次數(shù)F=0，并轉(zhuǎn)向(2)。

5)F=F+1，且統(tǒng)計集合V中剩余邊緣點數(shù)記為N，若F≥Tt或N/N0≤Tem，則結(jié)束算法，否則轉(zhuǎn)向(2)。

3.3 算法流程

一般情況下，通過攝像機(jī)成像得到的圖像都存在一定的噪聲，因此，在進(jìn)行橢圓檢測算法之前，需要對源圖像進(jìn)行預(yù)處理，主要進(jìn)行一些濾波算法，去掉高斯噪聲等影響。圖9為本文改進(jìn)的RED橢圓檢測算法的主要流程。首先，通過邊緣檢測和分類，得到多個邊緣;然后，分別對每個邊緣采用RED算法進(jìn)行橢圓擬合;最后，分別顯示最終擬合好的橢圓信息。

圖9 本文改進(jìn)RED橢圓檢測算法流程Fig.9 The process of the improved RED algorithm

4 仿真與分析

本文描述的算法的仿真結(jié)果均在配置為Intel(R)Core(TM)2 Duo CPU，2.99 GHz，內(nèi)存為1.98 GB的PC機(jī)上運行所得。操作系統(tǒng)為Windows XP，開發(fā)平臺為VC++6.0。

圖10為邊緣檢測過程，(a)為原圖，(b)為Canny算子檢測邊緣結(jié)果，邊緣由非常密集點組成;(c)為利用Freeman鏈碼法得到邊緣分類結(jié)果，并通過邊緣點間距約束去掉過于密集邊緣點，如圖所示，總共得到6個獨立邊緣，分別用離散化的序列點進(jìn)行表征，邊緣檢測結(jié)果為后續(xù)橢圓檢測奠定基礎(chǔ)。

圖11～13為不同情況下的橢圓檢測對比結(jié)果。其中，擬合好的橢圓邊界用綠色線條表示，紅色線條表示橢圓的長半軸和短半軸，RED算法和本文改進(jìn)算法的擬合精度相當(dāng)，如圖14所示為立體十字標(biāo)志器中橢圓提取效果，由于邊緣較為復(fù)雜，直接采用RED算法提取橢圓時存在明顯的擬合誤差，而采用先進(jìn)行邊緣檢測分類，再利用RED算法后能夠得到高精度的擬合效果。表1所示為圖像1到4分別采用RED算法和本文改進(jìn)RED算法提取橢圓的耗時量。從中可看出，對于干擾邊緣較少的情況下，兩種算法耗時量相近，對于邊緣較復(fù)雜或者存在干擾邊緣的情況下，和直接采用RED算法相比，本文算法在保證橢圓擬合精度同時，算法耗時量明顯減少。

圖10 邊緣檢測結(jié)果Fig.10 The results of edge detection

圖11 簡單幾何圖形中橢圓檢測結(jié)果Fig.11 The detection results of simple geometry

圖12 多個獨立橢圓檢測結(jié)果Fig.12 The detection results of many independent ellipses

圖13 存在很多干擾的多個獨立橢圓檢測結(jié)果Fig.13 The detection results of many independent ellipses under background interference

為進(jìn)一步驗證本文算法在非合作目標(biāo)空間圓上的檢測效果，本文仿真生成了如圖15～16所示的空間非合作目標(biāo)圖像，其上都有空間圓存在，圖15顯示了在仿真生成的立方體上提取空間圓的效果，圖16顯示了應(yīng)用本文算法提取衛(wèi)星上星箭對接環(huán)的效果，綠色線條表示應(yīng)用本文算法提取到的空間圓的橢圓邊界，紅色的線條表示提取到橢圓的長短軸。

圖14 標(biāo)志器上空間圓投影橢圓檢測結(jié)果Fig.14 The detection results of many ellipses on cooperation marker

圖15 空間圓檢測Fig.15 Space circle detection

衛(wèi)星上星箭對接環(huán)檢測結(jié)果Fig.16 The detection results of the docking ring

表1 兩種算法耗時情況Table 1 The time-consuming of the two algorithms

5 結(jié)論

本文主要對空間在軌服務(wù)中具有較為明顯的空間圓特征的星箭對接環(huán)或發(fā)動機(jī)噴管等目標(biāo)提出一種檢測方法。該方法主要通過Canny算子檢測邊緣、Freeman鏈碼法對邊緣進(jìn)行提取分類以及利用RED算法進(jìn)行非合作空間圓目標(biāo)檢測，并對仿真的空間圓投影橢圓和立體空間圓目標(biāo)進(jìn)行了實驗驗證。結(jié)果表明，和傳統(tǒng)的RED算法相比，本文提出的方法能夠明顯降低耗時量，同時保證了一定的檢測精度。非合作目標(biāo)空間圓的檢測是實現(xiàn)非合作空間圓目標(biāo)的精確定位、在軌捕獲的前提，該項檢測技術(shù)具有較為廣闊的空間在軌服務(wù)應(yīng)用前景，為將來實現(xiàn)非合作航天器的在軌服務(wù)技術(shù)奠定了良好基礎(chǔ)。

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