随着人类对太空的深入探索,航天任务类型也逐步实现更加多元化的发展,如自主空间交会对接、陨石或失效航天器等空间垃圾的清理、航天器在轨维修与服务等。在这些空间活动中,非合作目标位姿信息的获取是完成任务的关键,而立体视觉位姿测量技术作为非合作目标位姿估计的有效方法,受到了各国广泛地关注。本文针对空间非合作目标相对位姿估计算法展开研究,主要工作如下:首先,通过分析国内外非合作目标相对位姿估计领域的研究算法和测量设备应用现状,对测量设备和与其配套的现存主流算法以功耗、计算量和精度等指标进行评测,总结出使用双目相机的基于特征进行几何计算的相对位姿估计方案具有较高的研究和应用价值。其次,通过小孔成像模型分析以及相关坐标系的定义,搭建了平行式双目成像模型。建立了视觉系统的畸变模型,分别完成了基于OpenCV和MATLAB两大主流平台的相机标定实验,以重投影误差、效率和界面视觉效果为指标完成对实验结果的评价。同时获得了双目视觉系统的标定参数,为非合作目标位姿解算提供了实验基础。然后,针对卫星姿态识别算法分类难度大的问题,提出了针对具有广泛代表意义且特征表现稳定的卫星太阳帆板识别的非合作目标位姿估计算法,通过应用特殊的数据归一化方法,设计了三层分类器级联结构以及经典和柔性非极大值抑制算法相结合的级联规则;同时,针对传统特征提取方法效率低的问题,通过时耗分析和模块化分割,提出了颜色积分图以及配套的特征提取方法。通过实验验证了提出方法的有效性与实用性。最后,将上述算法应用到空间非合作目标相对位姿估计系统平台上。该平台主要包括双目立体视觉、非合作目标检测和相对位姿真值三个子系统。通过设计针对性实验,验证了本文提出方法的合理性。结合非合作目标相对位姿估计结果以及子实验结果,从双目成像系统误差、太阳帆板检测方法误差以及特征点匹配误差三个方面分析了误差来源。