本文關鍵詞：航天器合作靶標自動識別關鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人類航天技術(shù)的不斷進步,空間活動日益頻繁。追蹤航天器和目標航天器之間相對位置和姿態(tài)的測量是順利開展空間活動的關鍵環(huán)節(jié)。為了滿足測量位姿需求,通常在目標航天器上安裝預先設計好的合作靶標,追蹤航天器通過識別靶標獲取位姿參數(shù),因此航天器合作靶標自動識別是系統(tǒng)穩(wěn)定工作的重要前提。本文針對機械臂執(zhí)行空間任務時合作靶標自動識別的關鍵技術(shù)展開研究,主要包括以下幾個方面:1、在充分調(diào)研國內(nèi)外航天工程中合作靶標應用情況基礎上,設計了一款由點、線段、圓環(huán)構(gòu)成的立體靶標。標志點的位置關系滿足P3P算法求解位姿的條件,有利于位姿測量。圓環(huán)與線段的相互制約關系提高了復雜場景中靶標識別的準確率和抗干擾、抗遮擋能力。2、航天應用中,高等級器件通常處理能力較差,內(nèi)存小,運算速度慢,因此Hough變換、模式匹配等復雜的識別算法無法滿足應用需求。本文針對靶標的形狀特點,設計了一種基于幾何特征的快速識別算法。算法利用圓周上兩段子弧對應相同圓參數(shù)的幾何特性識別圓,并根據(jù)圓和線段的位置關系識別靶標。實驗結(jié)果表明,算法魯棒,能夠在噪聲污染、強光、弱光、逆光、旋轉(zhuǎn)、遮擋等多種復雜場景中準確識別靶標。算法簡潔、速度快,處理時間小于125ms,滿足航天實時位姿測量8幀的要求。3、空間機械臂工作過程中,手眼相機與目標之間存在相對運動,導致圖像出現(xiàn)運動模糊。為了解決運動模糊影響下靶標識別問題,提出一種正則化盲去卷積算法。復原算法分兩步實現(xiàn),首先建立基于0范數(shù)的正則化模型,從模糊圖像中估計模糊核,在模糊核估計過程中用分段函數(shù)近似代替0范數(shù),避免了0范數(shù)求解的NP難問題,簡化了算法。在得到較準確的模糊核后,利用基于超拉普拉斯先驗的去模糊算法實現(xiàn)圖像復原,得到復原圖像后再識別靶標。實驗結(jié)果表明,和其他主流算法相比,本文算法能夠在更少的時間內(nèi)得到更清晰的圖像,提高了運動模糊影響下靶標識別的能力。4、空間機械臂手眼相機采用的是定焦系統(tǒng),因此在工作距離內(nèi),手眼相機在不同位置拍攝的圖像會存在不同程度的離焦模糊,靶標圓環(huán)和線段特征模糊不清晰,造成無法識別靶標。本文根據(jù)靶標離焦模糊圖像的特點,首先確定感興趣區(qū)域(ROI,Region of Interest),針對ROI進行復原和識別。復原算法中,利用分數(shù)傅里葉變換(FRFT,Fractional Fourier Transform)對應光菲涅爾衍射過程的特性建立FRFT模型,通過連續(xù)的FRFT和其逆變換實現(xiàn)離焦圖像復原。復原過程中,使用一種快速算法實現(xiàn)了FRFT的離散化計算。實驗結(jié)果表明,算法能夠有效地解決離焦模糊對靶標識別的影響,提高了離焦狀態(tài)下靶標識別的準確率。
【關鍵詞】：靶標識別 圓識別 邊緣跟蹤 運動模糊 離焦模糊
【學位授予單位】：中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 目錄9-11
• 第1章 緒論11-23
• 1.1 課題研究背景及意義11
• 1.2 國內(nèi)外合作靶標應用現(xiàn)狀11-18
• 1.3 靶標模型設計18-20
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排20-21
• 1.5 本章小結(jié)21-23
• 第2章 單像素邊緣跟蹤算法23-41
• 2.1 引言23
• 2.2 圖像去噪23-26
• 2.3 邊緣檢測26-29
• 2.4 邊緣跟蹤29-34
• 2.5 實驗結(jié)果與分析34-38
• 2.6 本章小結(jié)38-41
• 第3章 復雜場景下靶標自動識別方法41-61
• 3.1 引言41
• 3.2 圓識別41-49
• 3.3 線段識別與靶標判別49-51
• 3.4 實驗結(jié)果與分析51-59
• 3.5 本章小結(jié)59-61
• 第4章 運動模糊影響下靶標自動識別方法61-87
• 4.1 引言61-64
• 4.2 基于0范數(shù)的模糊核估計64-67
• 4.3 基于超拉普拉斯先驗模型的非盲去卷積算法67-72
• 4.4 基于最大后驗概率的盲去卷積復原算法理論分析與性能評價72-78
• 4.5 實驗結(jié)果與分析78-84
• 4.6 本章小結(jié)84-87
• 第5章 離焦模糊影響下靶標自動識別方法87-107
• 5.1 引言87-88
• 5.2 FRFT及快速計算方法88-93
• 5.3 離焦模糊形成的原理93-94
• 5.4 離焦模型94-95
• 5.5 基于FRFT模型的離焦圖像復原算法95-96
• 5.6 離焦圖像復原質(zhì)量評價96-98
• 5.7 基于FRFT的離焦模糊圖像靶標識別算法98-100
• 5.8 實驗結(jié)果與分析100-105
• 5.9 本章小結(jié)105-107
• 第6章 總結(jié)與展望107-109
• 6.1 工作總結(jié)及主要創(chuàng)新成果107-108
• 6.2 展望108-109
• 參考文獻109-119
• 在學期間學術(shù)成果情況119-121
• 指導教師及作者簡介121-123
• 致謝123-124

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