随着人们对于空间探索和航天活动的日益增长,非合作目标的位姿测量作为空间非合作目标捕获任务中的关键技术,备受各航天大国的重视,在该问题上展开了广泛的研究。本课题针对非合作目标捕获过程的逼近段的位姿测量进行深入研究,提出一种利用双目相机并基于点云数据的位姿测量方案。通过查阅非合作目标捕获以及非合作目标视觉测量技术的研究进展,并分析现存各方案或技术的思路与方法,可行性与局限性等优缺点。在此基础上深入理解了基于双目视觉的视觉测量相关理论,同时利用平面靶标法对实验所用双目相机进行了标定。采取基于双目立体匹配的点云获取方案,其中包括了特征点提取与基于特征的立体匹配算法。分析并对比了SIFT、SURF、ORB三种特征提取算法的原理与性能,再结合BBF搜索与RANSAC算法得到优化后的匹配结果,根据测量原理计算特征点对应空间点的三维坐标,得到目标的点云数据。然后对比分析Crust三角化算法与基于Mesh-Growing的快速三角化算法,对得到的散乱点云进行三维重建。最后,通过对主成分分析法的研究设计了基于PCA的位姿测量方案,并利用VC2010与OpenCV和PCL库编写位姿测量仿真平台,对提出的方案进行实验分析,验证了方案的有效性。