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一种基于点云配准的空间非合作目标相对位姿估计算法
1
作者
郭素婕
郭崇滨
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期677-686,共10页
针对空间机器人在轨维修等任务中的非合作目标位姿估计问题,提出一种基于点云配准的空间非合作目标位姿估计算法。在粗配准阶段,利用复合滤波算法保留点云外形并降低点云密度,通过主成分分析法求出特征向量,建立特征向量变换关系,利用RA...
针对空间机器人在轨维修等任务中的非合作目标位姿估计问题,提出一种基于点云配准的空间非合作目标位姿估计算法。在粗配准阶段,利用复合滤波算法保留点云外形并降低点云密度,通过主成分分析法求出特征向量,建立特征向量变换关系,利用RANSAC算法检验匹配效果。在精配准阶段,使用基于改进ICP算法的精配准算法,求出旋转矩阵和平移矩阵,得到位姿估计值。采用经旋转平移变换和高斯噪声处理的6组数字卫星点云模型进行点云配准性能验证,并利用TOF相机采集的卫星缩比模型点云进行位姿估计算法验证。经验证,算法的姿态角测量误差小于0.4°,位移测量误差小于3 mm,是一种针对空间相对位姿测量问题的抗噪性能更好、鲁棒性更高的有效解决手段。
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关键词
空间非合作目标
点云配准
相对位姿估计
TOF相机
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题名
一种基于点云配准的空间非合作目标相对位姿估计算法
1
作者
郭素婕
郭崇滨
机构
中国科学院微小卫星创新研究院
中国科学院大学
上海微小卫星工程中心
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期677-686,共10页
基金
中国科学院青年创新促进会人才项目(2019292)
上海市青年科技启明星项目(19QA1408400)资助。
文摘
针对空间机器人在轨维修等任务中的非合作目标位姿估计问题,提出一种基于点云配准的空间非合作目标位姿估计算法。在粗配准阶段,利用复合滤波算法保留点云外形并降低点云密度,通过主成分分析法求出特征向量,建立特征向量变换关系,利用RANSAC算法检验匹配效果。在精配准阶段,使用基于改进ICP算法的精配准算法,求出旋转矩阵和平移矩阵,得到位姿估计值。采用经旋转平移变换和高斯噪声处理的6组数字卫星点云模型进行点云配准性能验证,并利用TOF相机采集的卫星缩比模型点云进行位姿估计算法验证。经验证,算法的姿态角测量误差小于0.4°,位移测量误差小于3 mm,是一种针对空间相对位姿测量问题的抗噪性能更好、鲁棒性更高的有效解决手段。
关键词
空间非合作目标
点云配准
相对位姿估计
TOF相机
Keywords
spatial non-cooperative targets
point cloud registration
pose estimation
TOF camera
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于点云配准的空间非合作目标相对位姿估计算法
郭素婕
郭崇滨
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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