非合作目标关键载荷辨识与相对位姿解算方法研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tcskater
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随着空间探测、空间攻防等领域在国内的兴起,空间服务航天器对目标航天器的观测与在轨服务等相关技术得到重视,而对非合作目标所携带载荷的辨识,与非合作目标相对位姿测量,将成为非合作目标相对导航与成功接管的重要基础。因此,本文就空间非合作目标关键载荷辨识与相对位姿解算方法进行研究,搭建了基于多层全连接神经网络的空间非合作目标关键载荷辨识框架,验证了点云ICP算法,并针对ICP误匹配与局部最优问题对传统ICP算法进行改进。针对基于神经网络的图像分类辨识任务,对现有方案进行调研,深入研究多层全连接神经网络与卷积神经网络结构,结合图像分类辨识任务分析其网络结构与参数设定。搭建多层全连接神经网络,使用现有图像数据集完成网络调整与训练,并使用测试集对训练结果进行测试。结合非合作目标关键载荷识别任务,提出了关键载荷图像素材尺寸压缩与灰度化的图像处理方案,进而完成图像数据集构建框架,并搭建用于非合作目标关键载荷分类辨识的多层全连接神经网络。结合基于点云的空间非合作目标相对位姿解算课题需求,需构建其外轮廓点云模型。基于Solidworks绘制某通讯卫星物理模型,转为URDF文件后进入Gazebo物理仿真环境并基于仿真点云传感器获取观测点云,进而拼接构建目标外轮廓点云模型并获取相关观测点云数据。针对空间非合作目标相对位姿解算问题,使用现有点云模型完成点云ICP算法验证,并对ICP配准结果进行评估,分析误匹配与局部最优解发生条件。考虑到空间非合作目标高度对称的外轮廓点云,结合点云ICP算法原理,提出了一种基于点云分割与点云关键点的ICP初始迭代位姿获取方法。详细研究了采用的LCCP点云分割算法与点云Harris3D关键点,并基于构建的点云模型完成算法演示。进而,使用其他ICP预处理方法设计了对比仿真实验,仿真实验结果表明,本文提出的点云ICP初始迭代位姿获取方法将在一定程度上有效解决由于空间非合作目标外轮廓高度对称带来的误匹配问题。
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