航天技术迅速发展,对于由于故障或者失效而失去运动状态控制的非合作目标航天器,开展捕获、维修等空间操作技术的应用需求大大增加。基于视觉测量技术对该类非合作目标进行位姿参数估计是实现其相对导航的基础,是实现对接、捕获任务的关键,直接关系到空间操作任务的完成与否。本课题针对未来空间操作任务的需求,基于视觉测量技术,对已知结构信息、未知运动信息、无信息交换的空间非合作目标航天器相对导航中的位姿测量技术开展研究。课题主要研究了以下内容。首先搭建实验平台,建立非合作目标航天器的三维结构模型,在研究相机成像模型和相关坐标系转换关系的基础下,通过张正友标定法对相机进行标定,获得相机内参数。然后研究图像特征点提取的多种方法,包括Harris角点检测、SIFT特征提取和ASIFT特征提取算法。针对Harris角点检测算法中阈值设置的不足,提出了自适应的Harris算法,较Harris算法适应性更强,角点检测效果更理想。提出基于RANSAC算法优化ASIFT算法,满足了完全的仿射不变性,得到更多匹配点对,并剔除误匹配点对,得到高精度匹配结果。提出3D-2D-2D特征匹配算法:根据虚拟相机拍摄得到的目标检测图像,进行特征点的检测和提取;运用目标航天器已知的三维模型信息,得到正、反模板图;对正、反模板图和检测图分别进行特征点提取和匹配。通过3D-2D-2D匹配算法,实现三维模型和检测图像间的特征点匹配,并进行仿真实验验证算法的有效性。最后研究透视n点问题:给定相机内参数、n个特征点在目标坐标系的坐标参数和特征点的成像点坐标参数,求解目标在相机坐标系下的位姿参数。针对该问题研究求解方法,包括迭代方法,如基于目标空间的共线误差来建立误差函数的正交迭代LHM位姿估计算法等;非迭代方法,如EPn P算法、基于EPn P的Gauss-Newton迭代优化算法和鲁棒性更强的RPn P算法。对上述位姿估计算法进行仿真验证,分析各参数对算法的影响,比较各算法的优劣。基于上述研究,为实现非合作目标位姿的测量,本课题提出了一种非合作目标航天器位姿估计的方案。首先建立空间非合作目标的物理模型,然后利用单目虚拟相机对原始模型采集二维图像,采用RANSAC优化的ASIFT算法和3D-2D-2D匹配算法进行特征提取、匹配,最后进行位姿参数的解算,利用EPn P算法并进行Gauss-Newton迭代优化得到目标相对相机的位姿信息(旋转矩阵和位移参数)。进行实验,仿真验证设计方案的可行性和有效性,分析实验结果。本文针对基于视觉测量的非合作目标航天器的相对导航需求,开展相关研究,对关键技术与算法加以改进,并进行了仿真验证,提出了一种非合作目标航天器的位姿测量方案,对方案进行了仿真验证,为未来的非合作航天器相对自主导航等空间任务奠定相关技术研究基础。