【摘 要】
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针对在飞行目标位姿估计中背景复杂、目标提取及位姿解算精度低、速度实时性差等问题，提出了一种激光与图像信息融合的飞行目标位姿估计方法。首先，建立彩色相机和激光雷达间的坐标变换模型实现两传感器像素级匹配，对同一时刻的图像和点云进行融合处理；其次，采用ViBe（Visual Background Extractor）算法与深度信息融合对图像中运动目标进行提取并根据图像目标的位置框选出对应的点云；最后，利
【基金项目】
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中央引导地方科技发展专项资金项目（2022JH6/100100045）； 辽宁省教育厅科学研究项目重点项目（LJKZ0475）； 辽宁省“百千万人才工程”人选科技活动支持项目（2021921084）；
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针对在飞行目标位姿估计中背景复杂、目标提取及位姿解算精度低、速度实时性差等问题，提出了一种激光与图像信息融合的飞行目标位姿估计方法。首先，建立彩色相机和激光雷达间的坐标变换模型实现两传感器像素级匹配，对同一时刻的图像和点云进行融合处理；其次，采用ViBe（Visual Background Extractor）算法与深度信息融合对图像中运动目标进行提取并根据图像目标的位置框选出对应的点云；最后，利用PnP（Perspective-n-Point）算法进行特征点粗配准，获取点云间初始旋转平移矩阵，并采用迭代最近点（Iterative Close Point， ICP）算法进行精配准，利用IK-D Tree（incremental K-dimensional tree）加速临近点搜索，提高配准速度。使用仿真试验和半实物仿真试验对方法准确性和稳定性进行了验证，结果显示：二维图像目标检测算法正确率为97%，错误分类比为0.0112%；位姿估计算法与传统ICP算法相比精度提高了53.2%，单次耗时从261ms降低至132ms，效率提升约49.4%，与其他算法相比也具有一定优势。为飞行目标落点精准预测和制导控制提供解决思路。
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