空间机器人技术已经成为航天器在轨维护以及太空垃圾清理的重要手段,对于抓捕工作而言,非合作目标运动与结构信息的未知性带来了巨大挑战。因此,为了实现对目标的准确捕获,需要在空间环境下对目标进行运动估计以及三维重构,获取其运动和结构信息。目前,基于视觉的非合作目标测量技术已经成为了空间机器人技术领域的一个研究热点。首先,本文分析双目立体视觉的成像原理,在此基础上建立双目视觉数学模型并推导空间点与其图像投影点间的坐标变换关系;对双目相机进行标定,利用得到的参数对畸变图像进行校正,并对校正后图像进行目标区域分割,降低环境噪声的干扰。然后,对图像特征匹配与跟踪问题进行研究。对于特征匹配,设计一种最近邻比率匹配、交叉验证匹配、RANSAC优化匹配相结合的逐步提纯策略,对常用特征提取算法的匹配效果进行对比,最终确定ORB算法作为本文的特征提取算法。对于特征跟踪,结合HS和LK两种光流法的优势,提出Joint-LK光流法,并将ORB特征点作为Joint-LK光流法的输入形成特征光流,从而实现对已匹配特征点的准确跟踪。其次,研究目标运动估计与三维重构方法。对于目标运动估计,建立非合作目标运动学模型,然后在特征点各时刻坐标已知的条件下,建立相邻时刻位姿变化矩阵的目标函数,并引入SVD算法对目标函数进行求解,得到各相邻时刻目标的位姿变化矩阵,继而得到整个运动过程的目标运动参数。对于目标三维重构,利用位姿变换矩阵计算各时刻特征点三维坐标在初始时刻下的坐标值,得到目标的三维点云,并利用三角剖分原理对目标进行表面三维重构。最后,针对目标的不同运动形式开展实验研究。实验结果验证了本文所提方法对非合作目标运动估计及三维重构的有效性。