动态目标相对位姿测量作为三维形态识别和运动轨迹跟踪的关键技术,被广泛应用于空间在轨服务,自动驾驶,智能机器人等领域。随着应用领域的扩展,合作及半合作目标的探测已经无法满足现代化工业和科技的需求,对非合作目标探测将成为未来技术发展的重要方向。非合作目标无法提供便于位姿识别的合作信息,因此如何利用硬件成像系统捕获更多有用信息,设计鲁棒性更好、运行效率更高的位姿测量算法,成为非合作目标姿态测量的关键。为解决先验信息缺失,远距离测距精度低等问题,通过对关键技术的改进和创新,基于面阵三维成像激光雷达开展非合作动态目标位姿测量技术研究。首先,本论文以偏振调制的激光三维成像方法为基础,确立了高分辨率面阵三维成像系统的详细理论技术方案。通过对电光晶体偏振调制特性分析,提出基于偏振三维成像的系统误差标定方法,解决成像精度低、成像视场受限的问题,实现对远距离动态目标的高精度快速三维成像,为远距离非合作动态目标的探测及位姿测量提供硬件系统基础。其次,针对传统三维点云分割方法数据量大,算法收敛速度慢等问题,基于新型面阵激光雷达特有的成像机制和系统结构,提出多维数据融合的解决思路,将目标主体点云与复杂环境背景分割开。该方法将三维点云处理的问题降维到二维图像处理中,利用粒子群优化算法对目标边缘进行识别与分割,通过像素坐标映射关系,得到分割后目标的三维点云。该方法不仅显著提高了目标分割速度,并且不受纵深方向上噪声的影响,得益于面阵探测器较高的横向分辨率,分割精度得到保证。最后,对于非合作目标位姿参数的测量,研究了算法效率高,抗噪声能力强的相干点漂移点云配准方法,将点云配准问题转化为概率密度估计问题,并使用协方差描述子,以优化CPD算法在复杂场景中的稳健配准,使该算法在目标存在异常点和噪声的环境下依然保持较好的鲁棒性和较高的配准精度,为未知环境下非合作目标的位姿参数计算奠定了算法基础。在以上研究成果的基础上,通过半仿真实验以及外场实测数据实验,验证了偏振调制面阵三维成像激光雷达对远距离动态目标的“闪光”三维成像能力,并针对面阵激光雷达特有的工作模式,理论分析了面阵点云数据配准方法的性能。从目标结构特性、运动状态差异、环境条件变化等多个方面评估了位姿测量算法的精度和适用性。综上所述,本论文提出的新型面阵三维成像激光雷达具备高横向分辨率,高成像精度,成像速度快,作用距离远等优点。同时,结合面阵激光雷达系统结构特点提出的多维数据融合思想,给点云分割、配准以及位姿测量等算法提供了新的解决思路,为非合作动态目标位姿测量提供了从硬件平台到软件算法处理的完整技术思路。