航天器相对角度光学测量办法分析

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  摘 要:随着航天技术的不断发展,航天飞行器的数目也在不断增加,因此航天飞行器之间的相对空间位置的测量对于航天器之间的相互独立运行,以及实现协同工作具有极大的重要性。本文针对两颗航天飞行器的相对角度测量介绍一种基于单目计算机视觉的测量方法。通过透视投影成像技术,科学分析空间目标内的空间位置、图像坐标以及测量系统的参数之间的集合关系,最终得出较为准确的角度测量。本文从航天器相对角度光学测量的运用重要性展开分析,说明其中的测量原理,探究影响光学测量的检测方法以及提升测量精度的策略,希望对这一技术的实际运用与发展带来一定的参考价值。
  关键词:计算机视觉;角度测量;方位角测量;高低角测量
  我国的航天技术发展极为迅速,虽然起步较晚,但是取得的成果极为巨大,已经成为目前世界的航天强国,航天器的数目与质量都达到了一个较高的水平,而航天器数目的增加与运行质量的提升也带来了新的需求,那就是面对航天器空间站的交会对接与对太空垃圾的回收清扫都对航天飞行器的运行的可靠性、精确性以及实时性都有了更高的要求,因此需要对空间运动的位姿进行研究测量,而航天器之间的相对角度是相对運动姿态的一个主要参数,需要进一步的研究分析。
  一、航天器间相对角度光学测量的必要性
  1.1 航天器的相对角度的测量的重要性
  航天技术的不断发展推动了人类对于星空的认识,但是人类的求知欲是无穷无尽的,因此对技术的要求也在不断提高。更重要的是,航天器空间站的交会、退役卫星等太空垃圾的回收清扫等新问题都对航天器相对角度测量技术提出了更高的要求,对于空间目标的识别跟踪、逼近以及航天器之间的相对位置有更高精度的测量需求。因此为了达到以上的技术目的,需要寻找新的更加科学精密的测量技术对于我国航天事业的发展是极为重要的。
  1.2 光学测量技术的运用优势
  随着激光测距技术的不断发展完善,在太空环境下的看见目标斜距测量精度可以达到一个较高的水平,但是空间目标的运动过程不是难以用点的轨迹进行描述,在测量坐标系中,不仅仅要对空间目标的三维位置进行精确定位,还需要对空间目标的方位角以及高低角进行高精度的测量。而光学测量一直以来都以其对角高的测量精度极高。由于光学测量的测量方法是非接触式的,其测量的结果是少干扰的、高精度的,灵敏性也可以达到一个较高的水准,因此受到广泛的重视。其基本原理是利用高精度的光学照相机进行目标拍摄,再对目标进行较高效的图像处理,最终计算出目标的相对角度,主要是方位角与高低角。目前运用的主要光学测量手段是基于计算机视觉技术的单帧图像分析方法,其求解过程较为简单,其测量系统的噪声干扰较小而精度极高,已成为各国实现航天器间相对状态的高精度自主测量的主要方法。
  二、基于计算机视觉技术的单帧图像测角方法
  首先利用传统理念将目标航天器进行点目标的解构,在提取多点位的运动参数特征之后,利用相应的角度计算公式得到最终的求解目标,本文主要对特征的提取与测量方法进行介绍说明。
  2.1 单目计算机视觉图像分割特征提取
  单目计算机视觉图像确定空间目标的三维姿态具有更加重要的实际运用价值,而实际上从图像获取而言,单目计算机视觉图像的质量早已可以满足光学测量的精度需求,目前的主要难点在于图像的处理,如何高速高精度的提取空间目标的轮廓。而图像分析的重点之一就是对光测图像的预处理工作,只有在经过合适的图像预处理工作之后,后续的姿态测量工作才有继续实行的基础。预处理工作虽然重要但是其工作原理并不复杂,因此本文的重点在于后续的姿态测量,对于姿态测量而言,图像分割是极为重要且具有难度的一项工作,它需要将图像按照特征提取出感兴趣的目标,提取的标准可以由需求改变。这对于人而言似乎是一个极为自然的功能,但是对于计算机而言,这是一个极为复杂的“病态”问题,它是模糊的、多解的,为了解决这一问题,目前已经有了几种图像分割方法的发展方向。第一,基于边缘的图像分割方法,它利用了目标与其运动背景的差异,达到较好的图像分割效果,这一技术的难点也在于需要分割的区域也就是目标与背景之间的边缘对比,造成边缘检测的抗噪性与测量精度之间的矛盾,在提升测量精度的同时不可避免的带来轮廓的不合理,而在提高抗噪性时会出现漏检和位置偏差的可能。第二,基于区域的图像分割方法,它直接进行区域寻找,是根据事先定义的标准将像素或子区域聚合成更大区域的过程,首先进行分类分割,利用已知的训练样本集在图像的特征空间中找到决策的划分点,实现对图像的区域划分,此外还可以利用阈值分割法进行区域提取,通过设定每一个特征的阀值进行区域划分,这一中区域划分方法更加快速简便,但是实际上很难找到一个合适的阈值。第三,边缘与区域结合的图像分割方法,以上两种方法各有优劣,因此对这两种方法进行最大程度的综合对于光学测量而言是很有价值的,同时利用目标对象的边缘信息与图像的全局信息进行分割,对于特定区域的提取效果较好。例如活动轮廓模型。该类方法通过使用从图像数据获得的约束信息和目标的其他参数信息,如位置、大小、形状等等,可以较好的均衡目标分割匹配的精度与抗噪性的关系,达到一个较好的结果。由此可知,图像分割对于空间目标的三维姿态测量有着极大的运用价值。并且好的图像分割方法有助于实现后续空间运动目标三维姿态测量。
  2.2 基于特征结构的相对角度测量方法
  在提取精确的图像特征之后,需要进一步利用这些特征进行目标航天器的俯仰角和偏航角的计算。本文的基于单目计算机视觉的光学测量方法的角度计算过程较为简单,由于较好的避免了噪声的干扰,因此计算模型也较为准确,运算量相对较小,测量的运算速度快。测量系统的核心是测量航天去光学相机,为了更好的得到测量结果,还需要对特征点安装激光发射管,这对于航天器的运动影响极低,在通过特征点成像之后,就可以利用角度计算公式即可求解出特征点相对于相机的偏航角和俯仰角。
  三、影响测量系统精度的因素及提高精度的方法
  要得到较为准确的测量精度只要你从图像中获得准确的目标点图像坐标,再根据其他相关参数如镜头焦距等进行三角法的分析。但是实际上存在以下几个造成测量误差的影响因素,第一,相机镜头的焦距标称值的误差与相机光轴与 CCD 光敏面的垂直误差等因素,这是难以避免的检测误差。第二,传统计算机对数据处理方法存在的计算误差。第三,光学成像系统误差。前二者的优化需要改进基础设施,因此本文主要对光学成像系统误差进行分析,其中包括了镜头误差、图像采集误差以及探测器误差。镜头误差需要加强光学相机的焦距标校与镜头畸变校正。探测器误差则需要提升采样频率,这也可以进一步提升数据处理的精度。因此要降低测量系统的误差需要对图像采集工作进行较为科学严密的优化处理,提升图像质量与分析数据的精确度。
  四、结语
  本次研究是介绍和分析一种基于计算机视觉技术的一种航天器相对角度光学测量方法,它具有原理简单、计算系统高效、测量结果精确的优点,对我国航天事业的发展具有一定的理论价值与使用价值。
  参考文献:
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