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(lèi)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］?？臻g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(xiàn)特征的1 m×1 m 航天器，將基于直線(xiàn)和橢圓檢測(cè)單目算法嵌入到現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)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(lèi)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)段擬合法，結(jié)合極線(xiàn)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(xiàn)變換及光流法輔助跟蹤檢測(cè)目標(biāo)的四條邊框直線(xiàn)；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(xiàn)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(lèi)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(lèi)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］。基于最小二乘法擬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(mǎn)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(xiàn)段連接成弧段并分組，利用分組后的弧線(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)段，并根據(jù)線(xiàn)段的連續(xù)性和凸性分組得到弧線(xiàn)段組，對(duì)分組后的弧線(xiàn)段進(jìn)行橢圓參數(shù)的擬合。基于LSD 弧線(xiàn)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(xiàn)段，得到去除直線(xiàn)段后的n條弧線(xiàn)段集合

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

（3）對(duì)于弧線(xiàn)段組內(nèi)的弧線(xiàn)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(lèi)聚合算法對(duì)初始橢圓幾何進(jìn)行聚類(lèi)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)約束準(zhǔn)則和光流法輔助跟蹤觀(guān)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(xiàn)邊框，計(jì)算左右圖像4 條直線(xiàn)邊框的交點(diǎn) ，分別為和通過(guò)雙目極線(xiàn)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(xiàn)l上。所以通過(guò)極線(xiàn)距離約束，將4 個(gè)角點(diǎn)一一匹配，極線(xiàn)距離分別為{d0，d1，d2，d3}，選擇極線(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)，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(xiàn)約束準(zhǔn)則得到該點(diǎn)在右圖上的極線(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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°?？傮w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?？傮w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(xiàn)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。