中國科學院深圳先進技術(shù)研究院認知與交互技術(shù)研究中心齊曉志團隊在空間未知運動目標實時測量與估計方面的研究取得進展。相應成果為“Guo JW, He YC, Qi XZ, et al. Real-time measurement and estimation of the 3D geometry and motion parameters for spatially unknown moving targets [J]. Aerospace Science and Technology, 2020, 97: 105619(面向空間未知運動目標三維幾何和運動參數(shù)的實時測量與估計)”。

隨著人類對宇宙探索活動的日益增加，對空間在軌服務的技術(shù)要求也日益提高。太空環(huán)境中漂浮大量廢棄衛(wèi)星等空間垃圾，這些均屬于空間未知運動目標，其未知性和不確定性給太空環(huán)境安全帶來了極大的挑戰(zhàn)。該研究提出一種面向未知運動目標三維幾何和運動參數(shù)的實時測量與估計方法，實現(xiàn)對空間太空非合作目標的精確識別、定位與跟蹤，為太空在軌服務提供技術(shù)支撐。 具體地，首先通過對傳統(tǒng) SLAM 問題和未知運動目標狀態(tài)估計問題的差異性進行分析，及對現(xiàn)有濾波器方法與圖優(yōu)化方法的優(yōu)缺點進行比較后，提出一種結(jié)合前端跟蹤算法和后端優(yōu)化算法的兩線程算法框架，對目標運動狀態(tài)及三維幾何進行測量與估計。其中，前端跟蹤算法對目標旋轉(zhuǎn)信息及平動信息進行解耦估計，并聯(lián)合光束法平差(BA)和自適應卡爾曼濾波(AKF)方法進行局部優(yōu)化。后端優(yōu)化算法則基于位姿圖進行全局優(yōu)化，消除目標運動的累積誤差。最后，搭建物理實驗平臺以及軟件平臺，采用將被測目標固定在 UR 臂末端、Kinect V2 相機固定在機械臂外位置的方式，驗證所提出算法的有效性及準確性。

實驗結(jié)果表明，當被測目標進行空間復合運動時，所提出的算法在 2.5 s 內(nèi)收斂，每幀的平均時間為 0.023 1 s，目標三維空間的最大平移誤差值和最大旋轉(zhuǎn)誤差值分別為 4.8 mm 和 0.007 9 rad(即 0.452 度)，驗證了所提出算法的有效性。

該研究所提出的運動目標三維幾何和運動參數(shù)實時測量與估計方法，可用于空間未知運動目標的快速識別、定位與跟蹤，能夠為我國空間在軌服務提供技術(shù)支撐，同時相關(guān)技術(shù)可以很好地應用到涉及運動目標識別的機器人領(lǐng)域。

空間非合作目標抓取示意圖