空间机器人在未来太空探索活动中扮演着至关重要的角色,它能够代替宇航员执行各种空间任务,成为了当前航天领域的研究热点。其中,视觉测量技术是其成功开展在轨服务的关键,它能够提供目标航天器的位姿参数,从而提高在轨操作的安全性。本文将星箭对接环选作在轨航天器的通用视觉特征,详细分析了空间机器人接近阶段的全局视觉测量方案以及捕获阶段的手眼视觉测量方案。太空环境下光照条件较差,MLI保温隔热层的高反射性极易产生“过曝”或“亮斑”现象,同时低压芯片也对算法的实时性能提出了更高的需求。针对上述问题,本文提出了一种基于弧段重组的自适应椭圆检测算法。它能够根据图像二维信息熵自动调整边缘检测阈值,降低了光照影响,同时基于曲率连续性假设从图像中提取单像素边缘曲线集合,奠定了椭圆检测的基础;设计了一种基于轨迹方向的分段线性插值算法,通过比较长度偏差以及轨迹方向的分布规律实现了直线特征的判别,在保持图像基本轮廓的前提下大幅减少了数据量;分析了椭圆弧的几何判别条件并以其作为基本元素来拟合椭圆,同时在椭圆缺失区域内搜索遗漏边缘点来校正检测结果,提高了检测精度并有效防止多重检测现象的发生。研究了空间机器人接近过程中的全局视觉测量算法。提出了空间锥视觉测量模型,以二次型的形式建立了2D图像平面与3D空间圆的映射关系,进而推导出位姿参数的闭式解。通过优化双目空间锥约束方程以及姿态角的定义,解决了传统算法中的姿态二义性问题。在此基础上,讨论了相机故障情况下的单目空间锥视觉测量算法,根据相似对角化原理简化了空间锥表达式,并就半径已知及半径未知两种情况分别提供了对应的解决方案,提高了视觉测量算法的可靠性及在轨服务的安全性。研究了空间机器人捕获过程中的手眼视觉测量算法。针对近距离情况下星箭对接环图像特征不完整的问题,设计了三线结构光近距离视觉测量系统,由单目手眼相机以及平行前向的三束线激光器构成。在传统双线结构光的基础上增添了一组线激光器,解决了特殊姿态下间断点丢失的状况,同时冗余设计也增加了视觉系统的可靠性。借助结构光平面与星箭对接环端面相交形成的6个间断点特征,逐步实现了对接环位姿参数的求解:设计了基于Ar Uco标记的平面标定板来标定线结构光平面方程,进而根据间断点的图形投影求得其空间三维坐标,然后利用最小二乘原理推导出星箭对接环位姿参数的解析表达式,解决了传统几何交点法的数据抖动现象,提高了视觉测量精度。此外,讨论了三种常见的失败检测案例并给出相应的解决方案,同时分析了图像定位精度对于间断点三维测量误差的影响。搭建了基于OpenGL的虚拟仿真平台,它能够排除镜头畸变、电磁噪声等干扰因素的影响,得到目标卫星的实时仿真图像,同时又可提供实际的位姿参数,解决了星箭对接环虚拟圆心参考点不易直接测量的问题,便于视觉测量算法前期的开发与调试。围绕空间机器人各个阶段的视觉位姿测量任务,分别开展了相关验证实验。针对位姿测量结果中的异常数据,提出了基于灰色预测模型的卡尔曼滤波算法,能够得到最小均方差条件下的最优估计结果,改善了视觉测量中的误检与漏检现象,同时实现了噪声数据的平滑滤波,提高了空间机器人系统的跟踪控制精度,增强了在轨服务的安全性。