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        非合作航天器的立體視覺(jué)位姿測(cè)量

        2021-04-22 08:43:00裴浩東周姍姍段慧仙陸佳琪
        光學(xué)精密工程 2021年3期
        關(guān)鍵詞:雙目邊框位姿

        束 安 ,裴浩東 ,周姍姍 ,段慧仙 ,陸佳琪

        (1. 中國(guó)科學(xué)院智能紅外感知重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海200083;2. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京 100049;3. 中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所,上海200083;4. 中國(guó)科學(xué)院紅外探測(cè)與成像技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海200083)

        1 引 言

        近年來(lái)隨著人類對(duì)太空探索的深入及全球?qū)臻g資源的持續(xù)開(kāi)發(fā)與利用,空間碎片的數(shù)量急劇增加。例如2019 年印度進(jìn)行了反衛(wèi)星實(shí)驗(yàn),美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)表示該實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生了約400 多塊碎片,其中有24 塊的軌道遠(yuǎn)地點(diǎn)超過(guò)了國(guó)際空間站所在軌道高度,給國(guó)際空間站和在軌衛(wèi)星的正常工作造成了巨大的風(fēng)險(xiǎn)[1]。空間碎片一旦與正在服役的衛(wèi)星航天器發(fā)生碰撞,會(huì)直接改變航天器的表面性能,導(dǎo)致航天器系統(tǒng)故障,對(duì)航天器的威脅極大。并且廢棄的航天器還占用了寶貴的軌道資源,所以面向非合作航天器的在軌服務(wù)技術(shù)(On-Orbit Servicing,OOS)受到各國(guó)航天領(lǐng)域研究人員的重視[2-3]。

        空間非合作航天器在軌服務(wù)的關(guān)鍵任務(wù)在于連續(xù)獲取目標(biāo)相對(duì)追蹤系統(tǒng)的相對(duì)位置和姿態(tài)。隨著立體視覺(jué)的發(fā)展,國(guó)際上以空間機(jī)器人進(jìn)行空間在軌服務(wù)已成為一種必然趨勢(shì)[4-5]。而視覺(jué)傳感器作為空間機(jī)器人最主要的部分,成為了國(guó)內(nèi)外航天機(jī)構(gòu)的研究重點(diǎn)。2015 年,美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究項(xiàng)目局(DARPA)在鳳凰計(jì)劃的基礎(chǔ)上提出了“地球靜止軌道衛(wèi)星機(jī)器人服務(wù)”(RSGS),它采用多目視覺(jué)手段,在抓捕非合作航天器的逼近階段,利用三目視覺(jué)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)非合作目標(biāo)的位姿測(cè)量,并計(jì)劃于2022 年或2023 年發(fā)射[6-7]。2012 年,歐洲航天局(ESA)的 e.Deorbit 計(jì)劃也屬于清潔太空提倡工作,目的是開(kāi)展針對(duì)歐洲環(huán)境衛(wèi)星Envisat 的救援計(jì)劃,該計(jì)劃采用3 相機(jī)+2 激光雷達(dá)的組合構(gòu)成用于自動(dòng)操作的視覺(jué)系統(tǒng),預(yù)計(jì)在2023 年執(zhí)行首次主動(dòng)碎片清除計(jì)劃[8-9]。在國(guó)內(nèi),蔡晗針對(duì)非合作目標(biāo)顯著的矩形太陽(yáng)能帆板和星箭對(duì)接環(huán)等,利用特征提取和最小二乘法橢圓擬合的方法進(jìn)行雙目視覺(jué)測(cè)量,并通過(guò)地面仿真驗(yàn)證了該方法在超近程階段(小于4 m)的有效性[10]。楊寧等以航天器本體和星箭對(duì)接環(huán)作為識(shí)別特征,提出了立體視覺(jué)相對(duì)位姿自主測(cè)量方法,在航天器本體尺寸為0.28 m、相對(duì)距離為2 m 時(shí)位置測(cè)量精度小于4 mm,姿態(tài)測(cè)量精度小于 1.5°[11]。吳斌等針對(duì)含有圓和直線特征的1 m×1 m 航天器,將基于直線和橢圓檢測(cè)單目算法嵌入到現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)和數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)系統(tǒng)中,當(dāng)距離小于4 m 時(shí),距離方向精度優(yōu)于10 cm,角度精度優(yōu)于 1°[12]。綜上所述,國(guó)外已將雙目立體視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用到航天領(lǐng)域,但大多處于理論驗(yàn)證與樣機(jī)研制階段,而國(guó)內(nèi)針對(duì)非合作航天器的雙目視覺(jué)測(cè)量研究大多處在理論研究與計(jì)算機(jī)模擬仿真階段,地面模擬實(shí)驗(yàn)不足。

        本文提出一種對(duì)非合作航天器的雙目立體視覺(jué)位姿測(cè)量方法。該方法采用兩臺(tái)大視場(chǎng)可見(jiàn)光相機(jī)獲取高分辨率圖像,用最大類間方差法(OTSU)和雙邊濾波法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,接著利用弧線段擬合法提取目標(biāo)表面的對(duì)接環(huán)橢圓,用Hough 變換提取目標(biāo)的矩形邊框特征,并引入極線約束準(zhǔn)則、對(duì)接環(huán)尺寸約束和光流跟蹤的方法,提高算法的提取精度和效率。該方法具有較高的位姿解算精度,可以為追蹤航天器提供連續(xù)的位姿導(dǎo)航信息。

        2 雙目立體視覺(jué)位姿測(cè)量方法

        圖1 為本文雙目立體視覺(jué)位姿測(cè)量方法的流程。其中,預(yù)處理在對(duì)圖像進(jìn)行去噪的同時(shí),要保留邊緣信息;對(duì)接環(huán)檢測(cè)部分是通過(guò)弧線段擬合法,結(jié)合極線約束和尺寸約束提取目標(biāo)的對(duì)接環(huán)橢圓;矩形邊框檢測(cè)部分是通過(guò)Hough 直線變換及光流法輔助跟蹤檢測(cè)目標(biāo)的四條邊框直線;最后通過(guò)立體視覺(jué)原理構(gòu)建的對(duì)接環(huán)平面和邊框角點(diǎn)建立目標(biāo)坐標(biāo)系,解算檢測(cè)目標(biāo)相對(duì)于世界坐標(biāo)系的位姿關(guān)系。

        圖1 雙目立體視覺(jué)位姿測(cè)量流程Fig.1 Flow chart of binocular visual position and attitude measurement method

        2.1 坐標(biāo)系定義

        為了方便解算非合作航天器與雙目相機(jī)測(cè)量系統(tǒng)的位姿關(guān)系,建立目標(biāo)坐標(biāo)系(Op-XpYpZp)、左相機(jī)坐標(biāo)系(Ol-XlYlZl)和世界坐標(biāo)系(Ow-XwYwZw),如圖2 所示。

        2.1.1 目標(biāo)坐標(biāo)系(Op-XpYpZp)

        該坐標(biāo)系建立在非合作目標(biāo)的表面,目標(biāo)坐標(biāo)系的原點(diǎn)Op位于對(duì)接環(huán)的中心,Xp軸為對(duì)接環(huán)平面的法向量,與相機(jī)光軸同向,原點(diǎn)Op指向邊框角點(diǎn)的向量為Yp軸,對(duì)應(yīng)右手準(zhǔn)則得到Zp軸。

        圖2 雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)坐標(biāo)系的相互關(guān)系Fig.2 Interrelation of coordinate systems of binocular vision measurement system

        2.1.2 左相機(jī)坐標(biāo)系(Ol-XlYlZl)

        原點(diǎn)Ol定義為左相機(jī)的光心,Xl軸和Yl軸分別與圖像的行和列平行。Zl軸為左相機(jī)的光軸,與圖像平面垂直。

        2.1.3 世界坐標(biāo)系(Ow-XwYwZw)

        世界坐標(biāo)系定義在雙目相機(jī)的安裝支架上,以安裝支架的中心為原點(diǎn)Ow,Xw軸為雙目系統(tǒng)的逼近方向,Yw軸的方向?yàn)樽笙鄼C(jī)光心指向右相機(jī)光心,對(duì)應(yīng)右手準(zhǔn)則得到Zw軸。文中的世界坐標(biāo)系與左相機(jī)坐標(biāo)系之間只存在剛體變換。

        2.2 圖像預(yù)處理

        由于真實(shí)場(chǎng)景光照特性復(fù)雜,且非合作航天器表面材料特殊,相機(jī)在實(shí)際成像過(guò)程中,會(huì)存在噪聲[13]。這些噪聲疊加在原始圖像上,不利于對(duì)接環(huán)橢圓和目標(biāo)邊框直線的檢測(cè),從而難以解算較高精度的位姿信息,所以在檢測(cè)之前需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。一般大多采用濾波算法進(jìn)行去噪處理,如均值濾波、中值濾波和高斯濾波等,這些濾波算法通過(guò)對(duì)鄰域像素的加權(quán)平均來(lái)實(shí)現(xiàn)去噪的目的。但僅對(duì)圖像進(jìn)行空間域的處理,往往會(huì)在去噪的同時(shí)損失大量圖像細(xì)節(jié),使圖像邊緣過(guò)度平滑,丟失細(xì)節(jié)特征[14]。

        本文選用雙邊濾波(Bilateral Filter,BF)法對(duì)左右圖像進(jìn)行預(yù)處理,該方法在高斯濾波器的基礎(chǔ)上增加對(duì)像素之間相似度的判斷,具有簡(jiǎn)單、非迭代和局域的特點(diǎn),能夠在保持圖像邊緣的基礎(chǔ)上去除圖像的噪聲[15]。雙邊濾波法可定義如下:

        式中:gBF(x,y)為濾波后的結(jié)果,g(x,y)為原圖像 (x,y)點(diǎn)的像素值,S表示 (x,y)點(diǎn)的掩膜集合,w(x,y)為濾波器的權(quán)重,其表達(dá)式為:

        式中:(xc,yc)為掩模中心點(diǎn),c(x,y)和s(x,y)分別表示空間域和值域的權(quán)重,σc和σs為2 個(gè)高斯函數(shù)核的標(biāo)準(zhǔn)差。所以,BF 法綜合考慮了空間域和值域來(lái)分配權(quán)重,減少了圖像邊緣區(qū)域被過(guò)度平滑的現(xiàn)象,起到了保邊降噪的作用。

        為保證雙目測(cè)量系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,本文在進(jìn)行雙邊濾波前先通過(guò)最大類間方差法[16]快速計(jì)算圖像的最優(yōu)化閾值,以前景和背景的類間方差最大作為閾值選取準(zhǔn)則,將圖像分為前景區(qū)和背景區(qū)。然后建立包含前景(非合作目標(biāo)本體)的感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI),在該區(qū)域進(jìn)行圖像的預(yù)處理,提高雙目測(cè)量系統(tǒng)的計(jì)算效率。圖3 為非合作航天器顯著特征進(jìn)行圖像預(yù)處理前后的對(duì)比,可以看出,濾波后目標(biāo)表面的噪聲得到了很好的去除,目標(biāo)的邊框信息更為突出,對(duì)接環(huán)邊緣信息也得到了很好的保留。

        圖3 非合作目標(biāo)雙邊濾波示意圖Fig.3 Images of non-cooperative target after bilateral filtering

        2.3 非合作航天器顯著特征提取

        在軌服務(wù)的近距離階段,雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)受光照的影響,相機(jī)采集的圖像信息較為豐富,但其中大部分并非位姿解算所需要的,所以需要從這些豐富的信息中提取顯著的信息特征參與解算。本文研究的非合作航天器,通常表面含有星箭對(duì)接環(huán)、噴嘴、矩形邊框和帆板等特征信息。由于帆板位于航天器兩側(cè),很容易超出相機(jī)視場(chǎng),而噴嘴的尺寸較小,所以本文通過(guò)提取目標(biāo)表面的星箭對(duì)接環(huán)和矩形邊框,建立目標(biāo)坐標(biāo)系,解算與世界坐標(biāo)系的位姿關(guān)系,為追蹤航天器提供精準(zhǔn)的相對(duì)導(dǎo)航信息。

        2.3.1 星箭對(duì)接環(huán)橢圓提取

        根據(jù)相機(jī)成像原理,星箭對(duì)接環(huán)在雙目相機(jī)像面上大多以橢圓形式呈現(xiàn),常見(jiàn)的橢圓提取方法包括最小二乘法擬合、Hough 變換和基于圓弧段擬合[2]?;谧钚《朔〝M合橢圓通常利用圖像的邊緣檢測(cè)信息,要求所有參與計(jì)算的邊緣點(diǎn)在同一個(gè)橢圓上,對(duì)于星箭對(duì)接環(huán)這種包含多個(gè)同心圓的目標(biāo)適應(yīng)性較差;Hough 變換則根據(jù)橢圓方程的 5 參數(shù) (x0,y0,a,b,θ),需要建立一個(gè)五維空間的累加器,不僅計(jì)算量大,且需要占用大量的內(nèi)存資源,難以滿足實(shí)時(shí)和嵌入式要求;基于圓弧段的橢圓擬合法根據(jù)弧段的特征將提取的邊緣線段連接成弧段并分組,利用分組后的弧線段組進(jìn)行橢圓參數(shù)的擬合。這種方法可以快速提取目標(biāo)表面的多個(gè)橢圓特征,具有高魯棒性、高效率等優(yōu)點(diǎn)。

        本文利用直線段檢測(cè)(Line Segment Detector,LSD)算法[17],快速?gòu)膱D像上提取亞像素級(jí)的線段,并根據(jù)線段的連續(xù)性和凸性分組得到弧線段組,對(duì)分組后的弧線段進(jìn)行橢圓參數(shù)的擬合?;贚SD 弧線段的橢圓檢測(cè)方法[18]的具體步驟如下:

        (1)運(yùn)用LSD 方法從原始圖像中提取所有線段,得到去除直線段后的n條弧線段集合

        (2)基于弧支撐線段的連續(xù)性和凸性原則,將屬于同一曲線邊緣的弧線段分為1 組,形成k個(gè)弧線段組

        (3)對(duì)于弧線段組內(nèi)的弧線段所跨角度較大時(shí),直接進(jìn)行最小二乘法擬合;對(duì)于所跨角度較小的組,進(jìn)行兩兩組合擬合橢圓,最終得到初始橢圓集為初始橢圓集個(gè)數(shù);

        (4)運(yùn)用橢圓類聚合算法對(duì)初始橢圓幾何進(jìn)行聚類分析,并應(yīng)用橢圓的幾何性質(zhì)加以驗(yàn)證,產(chǎn)生候選橢圓集合。

        圖4 非合作目標(biāo)候選橢圓Fig.4 Candidate ellipses of non-cooperative target

        由于真實(shí)的空間環(huán)境較為復(fù)雜,且非合作航天器的對(duì)接環(huán)具有一定厚度和寬度,受光照角度的影響,圖像上的圓弧段既來(lái)自凸出的對(duì)接環(huán)本身,也可能包含部分本體表面的環(huán)壁和陰影,從而擬合出多個(gè)橢圓特征,如圖4 所示。為了篩選出正確的對(duì)接環(huán),本文利用雙目視覺(jué)的極線約束準(zhǔn)則和對(duì)接環(huán)尺寸信息,建立完善的對(duì)接環(huán)篩選機(jī)制,具體步驟如下:

        (1)對(duì)于左圖上橢圓集合中的任一橢圓子集ei,計(jì)算圓心p(x,y)在右圖上的極線li,F(xiàn)表示左相機(jī)與右相機(jī)之間的基礎(chǔ)矩陣:

        (2)計(jì)算右圖上橢圓集合中的各個(gè)子集的圓心到極線li的距離{d0,d1,d2,...,dm},若小于閾值t,則為候選匹配橢圓;

        (3)計(jì)算候選匹配橢圓集中各子集對(duì)應(yīng)的對(duì)接環(huán)半徑,選取與真實(shí)半徑最接近的一組,即為最終的對(duì)接環(huán)橢圓。

        2.3.2 矩形邊框提取

        通過(guò)提取非合作航天器的對(duì)接環(huán),可以解算出目標(biāo)的相對(duì)位置、俯仰和偏航等信息,但是無(wú)法判斷滾轉(zhuǎn)維的信息,所以需要提取目標(biāo)表面的顯著特征,確定目標(biāo)的滾轉(zhuǎn)情況。由于空間環(huán)境背景純黑,非合作航天器的邊框直線特征更為突出。

        本文通過(guò)Hough 變換提取非合作航天器的矩形邊框特征,其基本思路是利用圖像空間與參數(shù)空間點(diǎn)-線的對(duì)偶性,即對(duì)圖像空間進(jìn)行坐標(biāo)變換,使它在另一坐標(biāo)的特定位置出現(xiàn)峰值,從而將檢測(cè)曲線轉(zhuǎn)化為尋找峰值的問(wèn)題[19]。為提高解算效率,通過(guò)極線約束準(zhǔn)則和光流法輔助跟蹤觀測(cè)[20],實(shí)現(xiàn)邊框角點(diǎn)的選擇以及優(yōu)化角點(diǎn)提取算法,具體過(guò)程如下:

        (1)對(duì)于初始幀,通過(guò)hough 變換提取非合作航天器的4 條直線邊框,計(jì)算左右圖像4 條直線邊框的交點(diǎn) ,分別為和通過(guò)雙目極線約束準(zhǔn)則,空間點(diǎn)P在左圖像的位置pl時(shí),相應(yīng)的右圖像匹配點(diǎn)pr必然在極線l上。所以通過(guò)極線距離約束,將4 個(gè)角點(diǎn)一一匹配,極線距離分別為{d0,d1,d2,d3},選擇極線距離最小時(shí)對(duì)應(yīng)的角點(diǎn),計(jì)算角點(diǎn)在世界坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo),參與建立目標(biāo)坐標(biāo)系。此外,將左右圖像的4 個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)作為光流法輔助跟蹤的初始點(diǎn)集Pprev,并對(duì)濾波后圖像進(jìn)行裁剪,去除背景,提取ROI,下一幀只在該ROI 模板中進(jìn)行邊框角點(diǎn)提取,提高算法效率;

        (2)對(duì)于非初始幀,以左圖為例,根據(jù)ROI 模板提取當(dāng)前幀的ROI,在區(qū)域內(nèi)進(jìn)行直線檢測(cè),并計(jì)算交點(diǎn)坐標(biāo)表示當(dāng)前幀數(shù),輔以進(jìn)行光流跟蹤,得到光流跟蹤的4 個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算與檢測(cè)點(diǎn)的像素距離選取離上一幀距離最近的交點(diǎn),作為邊框角點(diǎn);當(dāng)該幀的檢測(cè)點(diǎn)與光流跟蹤點(diǎn)之間的像素距離大于某一閾值(本文設(shè)置dmax=10.0)時(shí),認(rèn)為檢測(cè)點(diǎn)異常,選擇光流跟蹤的點(diǎn)代替邊框角點(diǎn),從而提高雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

        2.4 非合作航天器位姿測(cè)量

        根據(jù)雙目視覺(jué)系統(tǒng)的坐標(biāo)系定義(見(jiàn)圖2),解算非合作航天器的位姿關(guān)系,即為計(jì)算目標(biāo)坐標(biāo) 系(Op-XpYpZp)相 對(duì) 于 世 界 坐 標(biāo) 系(Ow-XwYwZw)的旋轉(zhuǎn)矩陣假設(shè)對(duì)接環(huán)中心和邊框角點(diǎn)在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為表示當(dāng)前幀數(shù),則目標(biāo)坐標(biāo)系的單位方向軸nx,ny和nz如 下 :

        其中為對(duì)接環(huán)平面的法向量。則目標(biāo)系相對(duì)于世界坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量為:

        其中:θx,θy和θz分別為目標(biāo)的三軸角度變化,rij(i=1,...3;j=1,...3)為旋轉(zhuǎn)矩陣的對(duì)應(yīng)元素。根據(jù)2.3.1 節(jié)和2.3.2 節(jié)的對(duì)接環(huán)和邊框角點(diǎn)提取方法,可以計(jì)算出所以還需要重建出非合作目標(biāo)的對(duì)接環(huán)平面,計(jì)算對(duì)接環(huán)平面的法向量。

        如圖5 所示,對(duì)于左圖,過(guò)對(duì)接環(huán)圓心等角度繪制k條直線,則與對(duì)接環(huán)橢圓的交點(diǎn)為{p1,p2,p3,...,p2k},以點(diǎn)p1為例,利用雙目極線約束準(zhǔn)則得到該點(diǎn)在右圖上的極線為lp1,與右圖上對(duì)接環(huán)橢圓的交點(diǎn)分別為pr0和pr1,通過(guò)立體視覺(jué)原理和與對(duì)接環(huán)圓心三維坐標(biāo)的關(guān)系即可篩選出正確的匹配點(diǎn)。同理,可計(jì)算出左圖所有點(diǎn)在右圖上對(duì)應(yīng)的點(diǎn)集為從 而求出對(duì)應(yīng)點(diǎn)的三維點(diǎn)集{P1,P2,P3,...,P2k}。通過(guò)最小二乘法迭代計(jì)算對(duì)接環(huán)平面方程,得到對(duì)應(yīng)三維圓的單位法向量。

        圖5 雙目立體視覺(jué)極線約束關(guān)系Fig.5 Relationship of polar constraint in binocular stereo vision

        3 測(cè)量實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

        為了驗(yàn)證本文所提方法的有效性,本文選用2 臺(tái)項(xiàng)目組研制的 60°×60°的大視場(chǎng)相機(jī),探測(cè)器尺寸為2 048×2 048 pixel,像元尺寸為5.5 μm×5.5 μm,焦距為10 mm。為了獲取更大的檢測(cè)視場(chǎng),兩臺(tái)相機(jī)的基線為1.3 m,并將光軸內(nèi)旋18°。采用目前較為成熟的張氏平面標(biāo)定法[21],標(biāo)定的重投影誤差分別為 0.22 和 0.12 個(gè)像素。選用的非合作測(cè)量目標(biāo)為2 m×2 m 的衛(wèi)星模型,內(nèi)環(huán)半徑為60 cm。暗室環(huán)境下,測(cè)量模型與雙目相機(jī)分別安裝于兩個(gè)六自由度的機(jī)械臂上,導(dǎo)軌長(zhǎng)度為15 m,實(shí)驗(yàn)中使用0.1 個(gè)太陽(yáng)常數(shù)的太陽(yáng)模擬器作為光源,光線與測(cè)量模型的角度約為30°。雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)為嵌入式DSP6678 信息處理平臺(tái),主要分為左右2 個(gè)圖像處理平臺(tái)和1 個(gè)主控處理平臺(tái),圖像預(yù)處理、對(duì)接環(huán)檢測(cè)、矩形邊框提取和光流法輔助跟蹤在圖像處理平臺(tái)完成,主控處理平臺(tái)利用極線約束和半徑約束的方法進(jìn)行候選橢圓的篩選和邊框角點(diǎn)的提取,從而建立目標(biāo)坐標(biāo)系,解算非合作航天器的相對(duì)位姿信息。雙目測(cè)量系統(tǒng)的數(shù)據(jù)更新率為1 Hz。

        在某一狀態(tài)下三目相機(jī)獲取的圖像如圖6 所示。當(dāng)前幀提取的對(duì)接環(huán)和矩形邊框如圖7所示。

        圖6 雙目相機(jī)獲取圖像Fig.6 Images obtained by binocular camera

        圖7 非合作目標(biāo)對(duì)接環(huán)和矩形邊框Fig.7 Docking ring and rectangle borders of non-cooperative target

        3.1 雙目相機(jī)系統(tǒng)位置逼近實(shí)驗(yàn)

        當(dāng)追蹤航天器距離非合作目標(biāo)較近時(shí),雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)能夠在由遠(yuǎn)及近的逼近過(guò)程中連續(xù)為航天器提供位姿導(dǎo)航信息,是在軌服務(wù)的關(guān)鍵。本次實(shí)驗(yàn)中目標(biāo)模型處于靜止?fàn)顟B(tài),雙目相機(jī)系統(tǒng)在距目標(biāo)12.0 m 處,以4 cm 每幀的速度向它逼近,運(yùn)動(dòng)到2.0 m 處停止,共獲得251 幀圖像。該組工況下非合作目標(biāo)的絕對(duì)位姿和相對(duì)位姿變化如圖8 所示。

        從圖8 可以看出,在雙目相機(jī)系統(tǒng)向非合作目標(biāo)勻速逼近的過(guò)程中,在遠(yuǎn)距離段(12.0~10.0 m)時(shí),X軸的相對(duì)位置和姿態(tài)的波動(dòng)較大,這是由于在遠(yuǎn)距離時(shí),目標(biāo)在雙目圖像上的成像較小,單個(gè)像元所占的真實(shí)尺寸較大,由于光照的不穩(wěn)定,對(duì)接環(huán)和邊框直線的檢測(cè)精度比近距離時(shí)低,解算的相對(duì)位姿精度也較低,但波動(dòng)最大不超過(guò)2 cm 和1°。總體來(lái)看,該方法在逼近實(shí)驗(yàn)中的輸出結(jié)果較為穩(wěn)定,具備近距離范圍內(nèi)連續(xù)的位姿解算能力。最終目標(biāo)模型的三軸前后幀的相對(duì)位置測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)差3σ=(0.958 cm,0.070 cm,0.082 cm),相 對(duì) 角 度測(cè) 量 標(biāo) 準(zhǔn) 差 3σ=(0.223°,0.174°,0.409°),算 法測(cè)量的移動(dòng)距離均值為4.005 cm,與控制臺(tái)提供的移動(dòng)速度4 cm 每幀相差僅為0.05 mm,解算精度較高。

        3.2 非合作目標(biāo)模型姿態(tài)轉(zhuǎn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)

        實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,雙目相機(jī)系統(tǒng)在距模型4.0 m處?kù)o止,目標(biāo)在機(jī)械臂的控制下以2.0°每幀的速度做勻速旋轉(zhuǎn),共采集68 幀圖像。該組工況下非合作目標(biāo)的絕對(duì)位姿和相對(duì)位姿變化如圖9所示。

        圖9 4.0 m 處旋轉(zhuǎn)非合作目標(biāo)的絕對(duì)位姿和相對(duì)位姿變化Fig.9 Absolute and relative poses of non-cooperative target in rolling experiment at 4.0 m

        從圖9 可以看出,當(dāng)目標(biāo)在距雙目相機(jī)系統(tǒng)4.0 m 處旋轉(zhuǎn)時(shí),雙目立體視覺(jué)算法解算位姿趨勢(shì)與實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀態(tài)一致,只有滾動(dòng)軸角度勻速下降。由于目標(biāo)姿態(tài)的改變,雙目相機(jī)獲取的前后幀圖像受光照影響較大,所以容易干擾提取的對(duì)接環(huán)橢圓參數(shù),所以其相對(duì)位置波動(dòng)較大,如在第47 幀時(shí),三軸的相對(duì)位置為(-3.057 cm,0.468 cm,0.016 cm),相對(duì)姿態(tài)為(-2.201°,0.134°,0.135°),X軸對(duì)應(yīng)的相對(duì)姿態(tài)誤差較大。通過(guò)分析對(duì)接環(huán)和邊框角點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果,造成該幀相對(duì)姿態(tài)誤差較大的原因是右圖部分陰影參與了擬合,導(dǎo)致最終構(gòu)建的環(huán)法向量和圓心坐標(biāo)突變。后期將通過(guò)前后幀的相對(duì)位置關(guān)系和進(jìn)一步改進(jìn)優(yōu)化環(huán)檢測(cè)方案,降低光照對(duì)算法的影響。總體來(lái)看,由于目標(biāo)距相機(jī)較近,目標(biāo)姿態(tài)的變化在圖像上的體現(xiàn)越顯著,像素點(diǎn)移動(dòng)距離越大,相對(duì)姿態(tài)精度較高。最終目標(biāo)模型的三軸前后幀的相對(duì)位置測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)差3σ=(1.232 cm,0.201 cm,0.143 cm),相對(duì)角度測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)差 3σ=(0.106°,0.874°,0.726°),算法測(cè)量的轉(zhuǎn)動(dòng)角度均值為1.991°,與控制臺(tái)提供的轉(zhuǎn)動(dòng)速度2°每幀僅相差0.009°,解算精度較高。

        4 結(jié) 論

        本文針對(duì)在軌服務(wù)中非合作航天器相對(duì)位姿測(cè)量的關(guān)鍵任務(wù),提出了一種雙目立體視覺(jué)方法。該方法通過(guò)兩臺(tái)大視場(chǎng)相機(jī)獲取圖像,連續(xù)識(shí)別圖像中的對(duì)接環(huán)橢圓和矩形邊框,并引入極線約束準(zhǔn)則、對(duì)接環(huán)尺寸約束和光流法跟蹤的方法,提高算法的提取精度和效率。然后利用立體視覺(jué)構(gòu)建非合作目標(biāo)的對(duì)接環(huán)平面和邊框角點(diǎn),建立目標(biāo)坐標(biāo)系,解算與世界坐標(biāo)系之間的位姿信息。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)室的雙目相機(jī)、非合作目標(biāo)模型和導(dǎo)軌平臺(tái),進(jìn)行雙目相機(jī)系統(tǒng)由遠(yuǎn)及近逼近和目標(biāo)姿態(tài)轉(zhuǎn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)。在雙目相機(jī)系統(tǒng)12~2 m的逼近實(shí)驗(yàn)中,算法的相對(duì)位置精度優(yōu)于1.0 cm,相對(duì)姿態(tài)精度優(yōu)于0.41°,測(cè)量的移動(dòng)距離均值為與真實(shí)移動(dòng)距離相差0.05 mm。當(dāng)目標(biāo)在距雙目相機(jī)系統(tǒng)4.0 m 處旋轉(zhuǎn)時(shí),算法的相對(duì)位置精度優(yōu)于1.3 cm,相對(duì)姿態(tài)精度優(yōu)于0.88°,測(cè)量的轉(zhuǎn)動(dòng)角度均值與真實(shí)轉(zhuǎn)動(dòng)角度相差為0.01°,解算精度較高。為了提升雙目立體視覺(jué)測(cè)量方法的穩(wěn)定性和適應(yīng)性,后續(xù)要進(jìn)行地面模擬實(shí)驗(yàn),定量分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果并優(yōu)化和改進(jìn)算法。

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