隨著空間探測(cè)、空間攻防等領(lǐng)域在國(guó)內(nèi)的興起,空間服務(wù)航天器對(duì)目標(biāo)航天器的觀測(cè)與在軌服務(wù)等相關(guān)技術(shù)得到重視,而對(duì)非合作目標(biāo)所攜帶載荷的辨識(shí),與非合作目標(biāo)相對(duì)位姿測(cè)量,將成為非合作目標(biāo)相對(duì)導(dǎo)航與成功接管的重要基礎(chǔ)。因此,本文就空間非合作目標(biāo)關(guān)鍵載荷辨識(shí)與相對(duì)位姿解算方法進(jìn)行研究,搭建了基于多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間非合作目標(biāo)關(guān)鍵載荷辨識(shí)框架,驗(yàn)證了點(diǎn)云ICP算法,并針對(duì)ICP誤匹配與局部最優(yōu)問(wèn)題對(duì)傳統(tǒng)ICP算法進(jìn)行改進(jìn)。針對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類辨識(shí)任務(wù),對(duì)現(xiàn)有方案進(jìn)行調(diào)研,深入研究多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),結(jié)合圖像分類辨識(shí)任務(wù)分析其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù)設(shè)定。搭建多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用現(xiàn)有圖像數(shù)據(jù)集完成網(wǎng)絡(luò)調(diào)整與訓(xùn)練,并使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行測(cè)試。結(jié)合非合作目標(biāo)關(guān)鍵載荷識(shí)別任務(wù),提出了關(guān)鍵載荷圖像素材尺寸壓縮與灰度化的圖像處理方案,進(jìn)而完成圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建框架,并搭建用于非合作目標(biāo)關(guān)鍵載荷分類辨識(shí)的多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)合基于點(diǎn)云的空間非合作目標(biāo)相對(duì)位姿解算課題需求,需構(gòu)建其外輪廓點(diǎn)云模型�；赟olidworks繪制某通訊衛(wèi)星物理模型,轉(zhuǎn)為URDF文件后進(jìn)入Gazebo物理仿真環(huán)境并... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像素材尺寸壓縮結(jié)果示例1

取的某關(guān)鍵載荷圖像為例，壓縮后圖片素材像素寬度 d 定為 50，圖像壓縮結(jié)果如圖 3-3、圖 3-4 所示（為展示大小關(guān)系，展示程序輸出截屏）： 圖 3-3 圖像素材尺寸壓縮結(jié)果示例 1

OpenCV庫(kù)進(jìn)行圖片讀入，圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為cv::Mat類型格式，圖像標(biāo)簽存儲(chǔ)為int類型格式，進(jìn)而建立cv::Mat類容器與int類容器對(duì)全部圖像內(nèi)容及隸屬標(biāo)簽進(jìn)行存儲(chǔ)，最終調(diào)用fstream頭文件中包含的ofstream類，使用文件建立函數(shù)open(·)按照預(yù)設(shè)命名生成圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)文件與標(biāo)簽數(shù)據(jù)存儲(chǔ)文件，設(shè)定輸出格式為ios::binary二進(jìn)制格式，分別輸出圖像數(shù)據(jù)與標(biāo)簽數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)與對(duì)應(yīng)文件中。將訓(xùn)練集、測(cè)試集圖像分別存儲(chǔ)，并按上述流程進(jìn)行命名后，運(yùn)行程序?qū)τ?xùn)練集、測(cè)試集的圖像數(shù)據(jù)與標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行二進(jìn)制打包輸出。程序輸出結(jié)果如下：圖3-7二進(jìn)制文件輸出結(jié)果其中，四個(gè)文件類型均為二進(jìn)制文件，文件命名均與文件格式無(wú)關(guān)。為與手寫MNIST數(shù)據(jù)集格式盡可能保持一致以減少后續(xù)對(duì)多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序的修改，命名規(guī)則保持為：包含“t10k”字樣文件為測(cè)試用數(shù)據(jù)集，包含“train”字樣文件為訓(xùn)練用數(shù)據(jù)集，“image”與“l(fā)abel”分別存儲(chǔ)圖像數(shù)據(jù)與標(biāo)簽數(shù)據(jù)，“idx”表示二進(jìn)制數(shù)維度，圖像數(shù)據(jù)為三維（單張像素行數(shù)×單張像素列數(shù)×圖像數(shù)），標(biāo)簽數(shù)據(jù)為一維（圖像數(shù)）。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]空間非合作目標(biāo)物柔性捕獲技術(shù)進(jìn)展[J]. 郭吉豐,王班,譚春林,劉永健,孫國(guó)鵬.  宇航學(xué)報(bào). 2020(02)
[2]航天器姿態(tài)預(yù)設(shè)性能控制方法綜述[J]. 魏才盛,羅建軍,殷澤陽(yáng).  宇航學(xué)報(bào). 2019(10)
[3]基于雙目視覺(jué)的非合作目標(biāo)自主姿態(tài)估計(jì)方法[J]. 胡啟陽(yáng),王大軼.  深空探測(cè)學(xué)報(bào). 2019(04)
[4]基于雙目光學(xué)圖像信息的空間非合作目標(biāo)自主相對(duì)導(dǎo)航方法[J]. 王大軼,張磊,朱衛(wèi)紅,史紀(jì)鑫,黃美麗,鄒元杰.  中國(guó)科學(xué):物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué). 2019(02)
[5]基于凸包的非合作目標(biāo)視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)特征點(diǎn)選擇方法[J]. 寧明峰,張世杰,王詩(shī)強(qiáng).  紅外與激光工程. 2019(03)
[6]行星車視覺(jué)導(dǎo)航與自主控制進(jìn)展與展望[J]. 郭延寧,馮振,馬廣富,郭宇晴,張米令.  宇航學(xué)報(bào). 2018(11)
[7]基于深度學(xué)習(xí)的高效電力部件識(shí)別[J]. 歐家祥,史文彬,張俊瑋,丁超.  電力大數(shù)據(jù). 2018(09)
[8]非合作目標(biāo)超近距離光學(xué)相對(duì)導(dǎo)航方法及半物理仿真系統(tǒng)研究[J]. 彭?xiàng)?張翰墨,王兆龍,曹姝清,劉宗明,武海雷.  上海航天. 2017(06)
[9]高軌失穩(wěn)目標(biāo)單載荷相對(duì)位姿測(cè)量方法[J]. 李榮華,李金明,陳鳳,肖余之.  宇航學(xué)報(bào). 2017(10)
[10]復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)關(guān)鍵部件辨識(shí)方法及應(yīng)用[J]. 林帥,賈利民,王艷輝,張冬雪.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(07)

博士論文
[1]空間非合作目標(biāo)自主隨動(dòng)跟蹤與控制研究[D]. 李元?jiǎng)P.上海交通大學(xué) 2010
[2]空間非合作目標(biāo)飛行器在軌交會(huì)控制研究[D]. 張立佳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與稀疏編碼的接觸網(wǎng)關(guān)鍵部件及異物檢測(cè)的研究[D]. 王佳祺.西南交通大學(xué) 2018
[2]動(dòng)車底部部件異常辨識(shí)輔助分析管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 王鈺.大連交通大學(xué) 2017
[3]考慮機(jī)械臂柔性的非合作目標(biāo)慣性參數(shù)辨識(shí)研究[D]. 舒巨.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[4]空間非合作目標(biāo)關(guān)鍵部件識(shí)別及自旋穩(wěn)定目標(biāo)轉(zhuǎn)動(dòng)參數(shù)測(cè)量方法研究[D]. 徐志強(qiáng).國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3097934