论文研究-基于特征跟踪的空间交会接近目标位姿测量研究.pdf

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基于模拟航天器交会对接的地面实验系统,提出一种相对位姿测量算法,在保证测量精度的基础上,对特征提取具有稳健性,同时计算效率更高。首先使用自适应阈值方法对特征进行判断和提取,然后采用倒序搜索的算法,对第一帧在全局范围内进行搜索,后续的图像利用Kalman滤波器进行预测估计搜索,极大地提高了搜索效率和抗干扰能力,再由提取到的特征点信息利用P3P等算法进行追踪航天器和目标航天器的相对位姿计算,将此结果传递给控制系统以使控制系统发出相应的指令。实验结果显示,可缩小搜索区间范围至2像素,计算精度为0.001 m和0.001°,同时计算速度提高63.2%。
2062008,44(28) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 3位姿计算 其中aB、y分别表示摄像机坐标系相对于世界坐标系x、y、z 为了表达特征点的位置信息和图像信息,定义像素坐标系轴的转动角。 l,)来表示图像坐标系的像素位置坐标,图像坐标系(x,y)来表 用n个点的测量数据进行位姿求解的方法称作PnP问题, 示图像的物理位置坐标,摄像机坐标系(X,Y,Z)和世界坐标系由丁需要求解12个未知数,n=2时总有无限多组解;当n>5 (x,y,Z),空间一点P(x,y,Z,1)成像坐标为(u,D),则根据时,问题均可以线性求解;n=5时,最多可能有两组解且解的上 各个坐标系间的关系以及相机成像模型,可以得到如下的关系式:限可以达到;n=4时,当4个特征点共面时有唯一解,当4 0 「X 个特征点不共面时,最多可以有四组解且解的上限可以达到; f000 n=3时,问题最多有4个解且解的上限可以达到,3个特征点 Z 00/00/ 在特定的排列下可以求出这4个解。 0010 本文所在的实验系统屮特征光标的排列满足钝角等腰三 001 001 角形的要求,因此可以得到位姿求解的算法如下 o o f 000 (1)通过 Kalman滤波器精确得到3个特征点的形心(像素 R 坐标系); 0f00 01」Z (2)通过变换公式(12)的第一步求得图像坐标系下的坐标 0010 (3)通过3个点的钝角等腰三角形的关系用迭代算法得到 摄像机坐标系下的坐标; a02o01 「X R (4)每个点有一个仅关于摄像机坐标系坐标S、世界坐标 =MMX,=MX 01」Z 12)系坐标O以及Rt的关系式 S=RO+t,i=1,2,3 (14) 其中,(u0,v)为图像坐标系原点在像素坐标系中的坐标,d2、d (5)3个式子两两相减可以得到两个线性无关的关于R的 为每一个像素在x轴与y轴方向上的物理尺寸为摄像机焦单位向量转换方程: 距,单位正交旋转矩阵R与平移向量t表示摄像机坐标系与世 S=RO1,i=1,2 (15) 界坐标系之间的关系,a=d2,a,=1,M为3×4矩阵,称为投影 (6)用迭代算法求得这两个向量的单位向量积,此向量也 矩阵,M1完全由α,、a,、l、v决定,由于α,、a,、la、to只与摄像机 满足式(15)的关系 内部结构有关,称这些参数为摄像机内部参数,M2完全由摄像 (7)通过式(15)求得单位旋转矩阵R,从而根据式(13)求 机相对于世界坐标系的方位决定,称为摄像机外部参数。图2得旋转角; 和图3表示了这种关系。 (8)根据式(14)求得t,从而得到平移关系。 由式(12)可知,摄像机内参数已知,如果知道P在图像上 的成像位置(u,n)与其世界坐标系的坐标(X,Yn,Zn,1),则求 特征切换 出R、t即为摄像机坐标系和世界坐标系之间的位姿求解,R包 在实际情况下,特征光标分为两组:一组用来远距离测量, 含了摄像机坐标系和世界坐标系的转动关系 组用来近距离测量,跟踪航天器在向目标航天器接近的过程 中,目标航天器上的远距离特征光标在跟踪航天器摄像机上的 成像会越来越大,直到超岀摄像机视野范围,这时候就需要利 用近距离特征光标的成像来进行测量和位姿计算,远近距离特 征光标组在世界坐标系下的坐标不同,分别用来计算位姿的参 数也不同,如何使系统自动地识别大小光标并自动进行切换 是算法编写的核心工作。 图2以物理单位和像素单位表示的图像坐标系 为了解决这个问题,在实验系统里,采用不同于一般的逆 向搜索算法,从图像的最后一行开始搜索,以保证首先搜索到 ●Px,y,z。) 大特征光标,利用大小光标的先验知识对大光标成像进行判 断,如果大光标个数少于3个或者是大小超过一定界限,就判 eu 断需要利用小光标进行特征提取和位姿计算,算法将自动提取 Z 出的光标数据按照小光标的参数进行计算,图4显示了光标切 换算法的主要过程。 5实验结果及分析 图3线性摄像机模型 5.1测量精度 实验系统硬件配置: Intel1.6GHz,512M内存, Windows arctan o1 XP操作系统。在Ⅴ isual studio2005.NET平台上进行算法编 程,并在实际实验系统里进行模拟仿真,图5显示了跟踪航天 β= arctan (13) roo Cos y-I1o Sin y 器匀速向目标航天器靠近的过程中,其三维平动姿态和转动姿 c=arctan 02 Sin y+r2 cos y 态的变化情况,而大小光标切换过程也很平稳,充分说明了特 rol sin y+r11 COS y 征切换的实用性和可行性。 任行行,屈桢深,刘军学:基于特征跟踪的空间交会接近目标位姿测量研究 2008,44(28)207 表1交会视觉系统精度测量结果 控制差值计算差值平均误差 控制差值计算差值平均误差 0.199985 1.002794 X轴平动/m 0.201930001750X轴转动() 0.9817740.005792 0.199135 0.1 0.100060 1.003281 Y轴平动/m 0100120000105y轴转动() 0.9799480004416 0.099689 1.999107 0.100034 0.988470 Z轴平动m 0998640013832轴转动/(°) 1.0055830.000134 0.1 0.100517 2.006483 由表1数据可以看出,系统的距离误差为0.001m,角度误 搜索大光标 差为0005°,完全符合实际应用的要求。 52运行速度 大光标数目 为了检测系统的运行速度,使系统的跟踪航天器向目标航 是否是给定数目 天器靠近一次,分别记录使用全局搜索和 Kalman滤波搜索处 是 理每桢图像的时间,见图6所示 大光标大小是 74 否超过给定值 是 7.0 搜索小光标 68 6.6 否 6.4 小光标是否 62 符合验证情况 6.0 按照大光标按照小光标 0100200300400500600700800900 进行位姿计算进行位姿计算 图4大小光标切换示意图 4.2 为了检测系统的计算精度,在相对距离为3m时利用控 制系统使模拟追踪器发生位姿变化,将控制参数和计算结果 4.0 进行比较,根据其相对差值来检验系统的计算精度,数据见表 1所示。 3.8 333 0100200300400500600700800900 X轴距离 图6全局搜索算法与 Kalman滤波搜索算法运行时间比较 由图6可以看出,全局搜索算法和位姿计算运行时间在 Z轴距离 6.2ms左右,利用 Kalman滤波搜索算法和位姿计算运行时间 Y轴距离 在3.8ms左右,可见利用 Kalman滤波器估计进行搜索能够很 0100200300400500600700800 好地提高搜索效率 time X轴距离 6结论 本文从实际应用的角度出发,结合前人研究的成果,将 Y轴距离 光 Kalman滤波应用在空间交会接近视觉测量系统中的大小合作 切 光标自动切换算法中,算法简单有效,很好地解决了交会接近 换 过程的关键的位姿估计技术,通过实验系统模拟仿真,结果显 Z轴距离 示使用 Kalman滤波进行预测估计和搜索,搜索误差精度为2 个像素,系统运行时间为3. 行速度比全局搜索提高了 30100200300400500600700800 63.2%,计算精度高,为0.001m和0.001°,算法具有很好的实 time 用价值。 图5交会接近过程中的位姿曲线 (下转210页)

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