[发明专利]基于点云DCA特征的非合作目标位姿跟踪方法及装置

说明书

本申请公开了一种基于点云DCA特征的非合作目标位姿跟踪方法及装置，其中，该方法包括：对三维目标点云模型和三维场景点云模型进行特征点检测；提取三维目标点云模型和三维场景点云模型中的点云局部特征描述子；根据FLANN算法对三维目标点云模型的点云局部特征描述子和三维场景点云模型中的点云局部特征描述子进行特征匹配；通过RANSAC算法去除特征匹配结果中的错误匹配，得到三维目标点云模型的初步位姿估计；将初步位姿估计作为迭代最近点算法的初始值，通过迭代最近点算法对位姿估计进行精调。该方法提出一种简洁高效的非合作目标位姿测量方法，可以更好的实现目标航天器相对位姿的测量。

技术领域

本申请涉及位姿跟踪技术领域，特别涉及一种基于点云DCA特征的非合作目标位姿跟踪方法及装置。

背景技术

随着空间技术的发展，人类对航天器进行在轨维护、维修以及轨道垃圾清理等需求越来越迫切。作为服务对象的故障卫星、失效航天器及轨道垃圾等大多数都没有考虑过轨道服务，即没有安装合作标志器和应答机等辅助测量设备，也没有安装用于抓捕固定的装置。对其进行相对位姿测量是实现在轨服务的关键，可以为非合作目标的交会和维护等提供准确的相对姿态信息。然而，空间非合作目标相对位姿测量存在测量设备有限、目标尺度变化大、空间环境变化剧烈等不利因素，为相关的研究工作带来了极大挑战。

在相关技术中，基于双目立体视觉的相对测量方法计算精度不高，不能很好的适应光照和目标位置的变化，而基于稠密点云的相对位姿测量方法则需要事先知道目标的点云模型并需要较好的初始值。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本申请的一个目的在于提出一种基于点云DCA特征的非合作目标位姿跟踪方法，该方法提出一种简洁高效的非合作目标位姿测量方法，可以更好的实现目标航天器相对位姿的测量。

本申请的另一个目的在于提出一种基于点云DCA特征的非合作目标位姿跟踪装置。

为达到上述目的，本申请一方面实施例提出了一种基于点云DCA特征的非合作目标位姿跟踪方法，包括：

对三维目标点云模型和三维场景点云模型进行特征点检测；

提取所述三维目标点云模型和所述三维场景点云模型中的点云局部特征描述子；

根据FLANN算法对所述三维目标点云模型的点云局部特征描述子和所述三维场景点云模型中的点云局部特征描述子进行特征匹配；

通过RANSAC算法去除所述特征匹配结果中的错误匹配，得到所述三维目标点云模型的初步位姿估计；

将所述初步位姿估计作为迭代最近点算法的初始值，通过所述迭代最近点算法对所述三维目标点云模型的位姿估计进行精调。

为达到上述目的，本申请另一方面实施例提出了一种基于点云DCA特征的非合作目标位姿跟踪装置，包括：

特征点检测模块，用于通过对三维目标点云模型和三维场景点云模型稀疏采样进行特征点检测；

特征描述模块，用于提取所述三维目标点云模型和所述三维场景点云模型中的点云局部特征描述子；

特征匹配模块，用于根据FLANN算法对所述三维目标点云模型的点云局部特征描述子和所述三维场景点云模型中的点云局部特征描述子进行特征匹配；

位姿粗估计模块，用于通过RANSAC算法去除所述特征匹配结果中的错误匹配，得到所述三维目标点云模型的初步位姿估计；

位姿精调模块，用于将所述初步位姿估计作为迭代最近点算法的初始值，通过所述迭代最近点算法对所述三维目标点云模型的位姿估计进行精调。

本申请实施例的基于点云DCA特征的非合作目标位姿跟踪方法及装置，具有如下优势：