發(fā)布時間：2024-07-02 05:25

　　針對在軌非合作目標(biāo),提出一種基于序列點云的三維重構(gòu)方法,實現(xiàn)非合作目標(biāo)交會過程中的目標(biāo)三維結(jié)構(gòu)恢復(fù),并將恢復(fù)的結(jié)構(gòu)用于后續(xù)點云姿態(tài)的跟蹤.首先分析了非合作目標(biāo)三維結(jié)構(gòu)先驗信息未知情況下目標(biāo)相對姿態(tài)增量估計過程中的漂移問題;其次,提出一種基于位姿平均的漂移修正方法,并根據(jù)修正后的目標(biāo)點云位姿對點云進(jìn)行融合以實現(xiàn)目標(biāo)的三維重構(gòu);最后,使用所提出的方法對半物理仿真試驗中獲取的目標(biāo)點云序列進(jìn)行處理,結(jié)果表明該方法能夠有效地對非合作目標(biāo)進(jìn)行三維重構(gòu)和位姿跟蹤.

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖１相對位姿漂移仿真小？例??Ｆｉｇ．?１?Ａｎ?ｅｘａｍｐｌｅ?ｆｏｒ?ｒｅｌａｔｉｖｅ?ｐｏｓｅ?ｄｒｉｆｔ?ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ??

？）將??特征歐式群映射到對應(yīng)的李代數(shù)，（？）ｖ為（？）Ａ??的逆映射．增量位姿估計過程中誤差會隨著時間累??積，從而導(dǎo)致目標(biāo)姿態(tài)的漂移，為了說明點云相對位??姿增量估計中的漂移問題，此處給出一組仿真示例．??假設(shè)目標(biāo)繞ｚ軸做勻速旋轉(zhuǎn)，無相對平移運動，相鄰??兩個點云之間姿態(tài)角度....

圖２三維重構(gòu)算法原理示意圖??Ｆｉｇ．?２?Ｓｃｈｅｍｅ?ｏｆ?ｔｈｅ?３Ｄ?ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??

空間控制技術(shù)與應(yīng)用??第４６卷??２．２?層次化三維重構(gòu)算法??為了減少運行時間，本文采用層次化的方法對??點云位姿進(jìn)行優(yōu)化，以實現(xiàn)目標(biāo)的三維重構(gòu)，如圖２??所示，該方法分為三個部分：??（１）首先使用ＩＣＰ算法對點云姿態(tài)的增量進(jìn)行??估計，并通過式（３?）估計當(dāng)前點云相對參考點....

圖３試驗設(shè)備及目標(biāo)掃描點云??Ｆｉｇ．?３?Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ?ｓｅｔｕｐｓ?ａｎｄ?ｔｈｅ?ｐｏｉｎｔ?ｃｌｏｕｄｓ??ｏｆ?ｔｈｅ?ｔａｒｇｅｔ??

第１期??李宜鵬等：基于點云位姿平均的非合作目標(biāo)三維重構(gòu)??在采集點云的過程中保持相對不變，圖３為實驗過??程中在不同時刻獲取的目標(biāo)點云，點云記錄的時間??間隔約為１．６５?ｓ．??（ａ）試驗中使用的目標(biāo)模擬器及追蹤模擬器??（ｂ）非合作冃標(biāo)掃描點云序列??圖３試驗設(shè)備及目標(biāo)掃描....

圖４建立目標(biāo)結(jié)構(gòu)過程中非合作目標(biāo)的姿態(tài)估計??（相對于第一幀點云）??

ｕｄｓ??ｏｆ?ｔｈｅ?ｔａｒｇｅｔ??３．１非合作目標(biāo)三維重構(gòu)結(jié)果??使用本文所提出的方法對掃描的目標(biāo)序列點云??進(jìn)行處理，為了較小計算復(fù)雜度，在進(jìn)行點云配準(zhǔn)之??前對點云進(jìn)行降采樣和去噪聲處理．由于本文主要??處理目標(biāo)旋轉(zhuǎn)運動的情況，因此確定局部結(jié)構(gòu)時主??要考慮姿態(tài)的變化，....

本文編號：3999744