1 上海航空控制研究所, 上海 201109
2 上海市空间智能控制技术重点实验室, 上海 201109
3 哈尔滨工业大学卫星技术研究所, 哈尔滨 150080
针对空间合作目标的靶标提取、匹配与相对位姿解算问题, 利用 TOF相机采集的灰度和深度信息进行目标检测与关键点筛选的靶标提取, 基于此进行特征点匹配并确定合作目标的相对位姿。首先, 基于灰度信息进行目标检测, 接着,结合深度信息与靶标形态筛选关键特征点, 然后, 利用马尔可夫随机场(MRF)的确定性退火算法进行特征点匹配, 最后, 利用SVD算法解算位姿获得目标航天器和追踪航天器之间的相对位置、姿态关系。实验表明该方法计算量少、鲁棒性较好。
TOF相机 合作目标 相对测量 确定性退火 位姿解算 TOF camera cooperative target relative estimation deterministic annealing pose estimation
1 华中科技大学 图像所,武汉 430074
2 宇航智能控制技术国防科技重点实验室,北京 100854
3 多谱信息处理技术国防科技重点实验室,武汉 430074
本文提出了一种基于点模式匹配技术的快速和鲁棒性的前视目标定位算法。该算法将前视目标定位问题转化为三维点集和二维点集的匹配问题。建立点集之间一一对应双向约束下的匹配目标函数,通过最小化该目标函数可以同时得到点集之间的匹配矩阵和变换参数。利用确定性退火算法中的退火温度来控制匹配矩阵的模糊度,增强了算法的鲁棒性,减小了陷入局部极小的可能性。实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性。
确定性退火 前视目标定位 点模式匹配 目标函数 deterministic annealing algorithm front-view object location point pattern matching objective function
