[发明专利]一种基于视觉的立方星对接重构方法

说明书

技术领域

本发明涉及立方星自主对接领域，具体地说是一种基于视觉的立方星对接 重构方法。

背景技术

由于立方星具有体积小、重量轻、成本低、功能扩展性强等优点，受到以 NASA为代表的国内外很多科研机构的关注，发展速度十分迅猛。虽然立方星的 体积和功耗有限，功能单一，但利用标准的模块化立方星平台装载不同的有效 载荷，利用“一箭多星”的发射特点，将多个功能单一的立方星通过在轨自组 织技术完成结构重构，则可以实现甚至扩展航天器的整体功能，进而满足不同 的飞行任务需要。

自主对接是实现立方星重构方法的关键技术。采用视觉技术对目标立方星 进行定位与相对位姿估计具有敏感度高、动态范围大和可靠性强等优点，目前 已在国际上进行了实际应用。受立方星功耗与星载处理器运算能力所限，如何 在保证目标识别与位姿测量精度的同时，降低测量算法计算量、提高测量算法 运算速度，满足立方星自主对接过程中所要求的实时性、准确性等技术指标， 成为自重构立方星自主对接过程中的关键问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于视觉的立方星对接重构方法， 该方法能够对合作目标的进行快速、准确识别并根据识别结果精确解算追踪立 方星相对位姿。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种基于视觉的立方星对接重构方法，包括以下步骤：

步骤1：对目标立方星进行图像采集，得到合作目标的初始图像；

步骤2：对得到的初始图像通过灰度化和高斯滤波进行预处理；

步骤3：对预处理后的图像通过分数阶达尔文粒子群算法搜索最优阈值，对 灰度图像进行阈值分割，得到目标区域；

步骤4：通过重心法提取分割得到的目标区域特征点，根据特征点坐标使用 EPnP算法对目标立方星和追踪立方星的相对位置和姿态进行解算，并根据解算 结果完成对接。

所述分数阶达尔文粒子群算法为：

步骤1：将灰度图像中个像素点灰度值作为粒子，并设置分数阶达尔文粒子 群算法的相关参数；

步骤2：将类间方差公式作为适应度函数计算各子群中粒子的适应度值；

步骤3：根据粒子的速度和位置公式更新所选灰度值，返回步骤2计算该灰 度值下的适应度值，并通过迭代比较过程得到最大类间方差，最大类间方差对 应粒子的位置即为最优阈值。

所述灰度化通过单通道提取的方法完成。

所述设置分数阶达尔文粒子群算法的相关参数包括：

设置初始粒子群数S，最小粒子群数S_min，最大粒子群数S_max，每个子群中 的粒子数N，最小粒子数N_min和最大粒子数N_max。

所述类间方差公式为：

σ(t)²＝ω₁(t)ω₂(t)(u₁(t)-u₂(t))²

其中，t为像素点的灰度值；C₀为灰度值在0～t之间的像素；C₁为灰度值在t+1～L-1 之间的像素，L为图像灰度级数；ω₁(t)为C₀中所包含的像素数；ω₂(t)为C1中 所包含的像素数；u₁(t)为C₀中所有像素数的平均灰度值，u₂(t)为C₁中所有像素 数的平均灰度值；σ(t)²为类间方差。

所述粒子的速度和位置公式为：

x_id(t+1)＝x_id(t)+v_id(t+1)