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        基于視覺的非合作衛(wèi)星帆板特征點(diǎn)提取方法研究

        2024-12-09 00:00:00賈文沆
        中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年14期

        摘 要:延長失效衛(wèi)星壽命的方法是發(fā)射追蹤衛(wèi)星與其對接,并對其補(bǔ)充燃料或進(jìn)行維修。目前,在空間中有許多失效衛(wèi)星都是非合作衛(wèi)星,這些衛(wèi)星不能有效傳遞位姿信息,因此很難完成對接。為了更好地完成對接,本文以非合作衛(wèi)星的太陽能帆板為研究對象,研究了基于視覺的特征點(diǎn)提取方法。首先,本文制作了衛(wèi)星模型,其次,根據(jù)太陽能帆板通常為矩形的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了邊緣檢測、霍夫變換和最小二乘法相結(jié)合的方法,最后,對矩形頂點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確識別。本文對采集的衛(wèi)星圖像進(jìn)行測試,太陽能帆板的外邊框頂點(diǎn)均得到識別,該方法對非合作衛(wèi)星的特征點(diǎn)提取具有參考價(jià)值。

        關(guān)鍵詞:非合作衛(wèi)星;特征點(diǎn)提?。贿吘墮z測;霍夫變換

        中圖分類號:TP 391 " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        隨著人類探索的宇宙空間越來越大,人造衛(wèi)星發(fā)射數(shù)量迅速增加,在空間中失效衛(wèi)星的數(shù)量逐年增加,延長衛(wèi)星壽命以及清除軌道上的太空垃圾已經(jīng)成為重要的研究方向[1]。部分失效衛(wèi)星是非合作衛(wèi)星,這類衛(wèi)星不能提供位姿信息,對非合作衛(wèi)星尺寸和位姿的視覺測量是各國研究的熱點(diǎn)[2]。

        非合作衛(wèi)星有一些特征是視覺測量中的常見特征,例如星箭對接環(huán)、太陽能帆板等。由于外部干擾等因素的影響,因此非合作衛(wèi)星的特征點(diǎn)提取成為一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)[3]。

        HU[4]研究了一種基于視覺的在軌服務(wù)非合作目標(biāo)位置位姿確定算法,先使用Canny邊緣檢測算法提取非合作衛(wèi)星星箭對接環(huán)的邊緣,在假設(shè)已經(jīng)有特征點(diǎn)的前提下,利用極線校正對左右圖像進(jìn)行匹配。蔡晗[5]使用Harris角點(diǎn)檢測結(jié)合高斯曲面擬合的方法,當(dāng)目標(biāo)和相機(jī)的距離為0~4m時(shí),得到的位置累計(jì)誤差比例均小于3.5%。

        太陽能帆板是視覺測量中的顯著特征,使用傳統(tǒng)的特征點(diǎn)提取方法難以提取太陽能帆板的特征點(diǎn)。因此,本文設(shè)計(jì)了一種方法,采用邊緣檢測和霍夫變換的復(fù)合算法來提取太陽能帆板特征點(diǎn)。

        1 方法

        針對失效衛(wèi)星的特征點(diǎn)提取,本文以矩形的太陽能帆板為研究對象。采用邊緣檢測和霍夫變換相結(jié)合的方法識別矩形目標(biāo),該算法的目標(biāo)是識別太陽能帆板最外側(cè)的2個(gè)頂點(diǎn)P1、P2。本文特征點(diǎn)提取算法均在MATLAB 2021a中運(yùn)行。太陽能帆板頂點(diǎn)如圖1所示,本文采集的圖像為灰度圖像。

        1.1 模型制作

        為了更深入地研究衛(wèi)星在太空中的行為,須在地面模擬空間環(huán)境進(jìn)行各種測試,本文構(gòu)建一個(gè)1∶5等比例縮小的簡易衛(wèi)星模型,如圖2所示。該模型搭配驅(qū)動(dòng)電機(jī)來對衛(wèi)星姿態(tài)進(jìn)行控制,可模擬真實(shí)衛(wèi)星翻滾等動(dòng)態(tài)行為。

        衛(wèi)星模型的結(jié)構(gòu)包括太陽能帆板、主體框架以及模擬的儀器模塊,每個(gè)部分都按照真實(shí)衛(wèi)星的相應(yīng)比例進(jìn)行了精確縮小。選擇材料,保證結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的同時(shí)減輕重量,使模型在外型和質(zhì)量分布方面與實(shí)際衛(wèi)星相似,有助于模擬翻滾運(yùn)動(dòng)。

        驅(qū)動(dòng)電機(jī)安裝在衛(wèi)星模型的關(guān)節(jié)部位,可以提供旋轉(zhuǎn)力矩來模擬衛(wèi)星在失穩(wěn)或故意操控情況下的姿態(tài)變化。利用編程控制電機(jī)運(yùn)動(dòng),使翻滾模式不同,觀察并分析這些運(yùn)動(dòng)對衛(wèi)星操作和穩(wěn)定性的影響。

        1.2 圖像預(yù)處理

        為了方便后續(xù)處理,應(yīng)對圖像進(jìn)行預(yù)處理,如圖3所示。本文使用OTSU法對圖像進(jìn)行二值化,將圖像由灰度圖像轉(zhuǎn)為二值圖像,再刪除小對象,即刪除連通域較小的區(qū)域,這樣可以刪除圖像中細(xì)小的噪聲。

        1.3 邊緣檢測

        邊緣檢測的CANNY算子是CANNY[6]在1986年提出的,先采用二維的高斯函數(shù)沿隨便一個(gè)方向的一階方向?qū)?shù)與圖像像素進(jìn)行卷積濾波,再在濾波后的圖像中尋覓圖像梯度變化的部分最大值,最大值處便是邊緣。圖像在(x,y)點(diǎn)處的邊緣強(qiáng)度為A(x,y),圖像在(x,y)點(diǎn)處的沿法線方向的矢量為θ。再使用非極大值抑制確定邊緣。

        本文使用CANNY邊緣算子進(jìn)行邊緣檢測,將檢測的所有邊緣點(diǎn)存放在一個(gè)集合里,邊緣檢測如圖4所示。已經(jīng)對較小的連通域進(jìn)行刪除,因此此時(shí)邊緣檢測得到的邊緣點(diǎn)都是太陽能帆板的邊框與周圍有明顯灰度值變化的點(diǎn)。

        1.4 邊緣點(diǎn)分組

        霍夫變換方法運(yùn)用參數(shù)空間進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,采用累計(jì)投票方法得到最終的直線檢測結(jié)果。

        對邊緣檢測后的圖像進(jìn)行霍夫變換,得到若干直線,根據(jù)直線和x軸方向的夾角大小將直線分為2組,一組為矩形的長邊,另一組為寬邊。

        使用霍夫變換方法進(jìn)行檢測,得到多條位置未知的直線,因此須對這些直線進(jìn)行定位。

        在這2組直線中,每組各取最長的1條線作為初始線,計(jì)算邊緣點(diǎn)集合中每個(gè)邊緣點(diǎn)至這條線的距離,以較長的1組為例進(jìn)行可視化分析(如圖5所示)。

        假設(shè)邊緣點(diǎn)為P(x0,y0),直線L的解析式為y=kx+b,點(diǎn)P到直線L的距離d如公式(1)所示。

        (1)

        在這個(gè)步驟中,設(shè)距離初始線小于0.8 ppi的點(diǎn)為這條線對應(yīng)的邊緣點(diǎn),將邊緣點(diǎn)至直線的距離稱為點(diǎn)線距,即點(diǎn)線距小于0.8 ppi的點(diǎn)。

        如圖6所示,此時(shí)找到了距離初始線小于0.8 ppi的邊緣點(diǎn)。根據(jù)該方法,利用初始線向左右兩側(cè)進(jìn)行平行陣列,找到該組的其他直線。具體方法如下。

        根據(jù)初始線向兩側(cè)做平行線,即保持斜率k不變,不斷修改截距b,使2條平行線之間的距離為2.0 ppi,再計(jì)算點(diǎn)線距,邊緣點(diǎn)對每條平行線的點(diǎn)線距小于0.8 ppi的進(jìn)行分組。

        因?yàn)檫吘夵c(diǎn)都分布在太陽能帆板的邊框上,大量的平行線不會(huì)落在邊框附近,所以這些平行線對應(yīng)的邊緣點(diǎn)的數(shù)量會(huì)明顯減少,甚至沒有。根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)可以按邊緣點(diǎn)數(shù)量來找到太陽能帆板的長邊邊框?qū)?yīng)的平行線,即設(shè)置1個(gè)比例閾值,邊緣點(diǎn)數(shù)量超過這個(gè)閾值則認(rèn)為是邊框?qū)?yīng)的平行線,而且同組符合要求的平行線中距離最遠(yuǎn)的一對線即為邊框?qū)?yīng)的直線。

        1.5 最小二乘法擬合直線

        根據(jù)前一個(gè)步驟,可以找到2組線對應(yīng)的邊緣點(diǎn),用這些點(diǎn)進(jìn)行最小二乘擬合,可以擬合邊框的邊緣點(diǎn)對應(yīng)的直線,該直線代表對應(yīng)的邊框。

        最小二乘法(又稱最小平方法)使用最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡便地計(jì)算未知的數(shù)據(jù),使這些數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和最小。

        已找到2組對應(yīng)的直線,最小二乘法擬合直線如圖7所示。

        1.6 亞像素級角點(diǎn)計(jì)算

        在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中,特征點(diǎn)提取是理解場景結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵步驟之一。一種有效的方法是檢測直線之間的交點(diǎn)來提取太陽能帆板矩形物體的特征點(diǎn)。需要使用邊緣檢測算法來識別圖像中的直線段,對這些直線進(jìn)行組合,計(jì)算它們之間所有可能的交點(diǎn)。

        為了從這些交點(diǎn)中選擇太陽能帆板外邊框的頂點(diǎn)來代表特征點(diǎn),本文采用的策略是計(jì)算所有交點(diǎn)至圖像中心的距離,距離最遠(yuǎn)的2個(gè)點(diǎn)為特征點(diǎn)。需要找到2個(gè)距離最遠(yuǎn)且位于帆板不同側(cè)的交點(diǎn)。計(jì)算每個(gè)交點(diǎn)至圖像中心的歐氏距離,選擇距離最遠(yuǎn)的2個(gè)交點(diǎn),即該太陽能帆板的頂點(diǎn)。進(jìn)行擬合直線迭代后,得到亞像素級角點(diǎn)P1、P2,如圖8所示。

        2 測試

        在衛(wèi)星模型翻滾過程中,使用灰度相機(jī)采集50組圖像,對每組圖像使用本文設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行特征點(diǎn)提取,記錄每組圖像能否識別太陽能帆板的頂點(diǎn)。矩形外邊框頂點(diǎn)識別情況見表1,識別率為100%,未出現(xiàn)未識別或偽識別的情況。

        部分識別結(jié)果如圖9所示,由圖9可知,本文使用的方法針對太陽能帆板特征點(diǎn)提取具有很高的可行性和魯棒性。

        3 結(jié)語

        在空間垃圾清理、在軌維護(hù)和衛(wèi)星服務(wù)等操作中,非合作目標(biāo)的特征點(diǎn)提取是空間任務(wù)中的一個(gè)挑戰(zhàn)。各國學(xué)者致力于研究有效的特征點(diǎn)提取技術(shù)來解決這個(gè)問題。本文提出一種創(chuàng)新的基于太陽能帆板的矩形特征點(diǎn)提取方法,該方法使用圖像處理技術(shù)識別太陽能帆板中矩形結(jié)構(gòu)的頂點(diǎn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠準(zhǔn)確定位這些特征點(diǎn),說明其測量具有準(zhǔn)確性和可行性。這個(gè)成果對提高非合作目標(biāo)的空間態(tài)勢感知能力和執(zhí)行精準(zhǔn)操作具有重要意義。

        未來筆者計(jì)劃繼續(xù)深入研究,針對更多種類的非合作衛(wèi)星設(shè)計(jì)更通用的特征點(diǎn)提取方法,利用深度學(xué)習(xí)、3D重建和模式識別等先進(jìn)技術(shù)來提升算法性能,使其能夠在復(fù)雜多變的太空環(huán)境中穩(wěn)定工作。經(jīng)過不斷技術(shù)創(chuàng)新和試驗(yàn),為在軌服務(wù)、空間監(jiān)控和衛(wèi)星維護(hù)等領(lǐng)域提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

        參考文獻(xiàn)

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