類地重力場環(huán)境下機器視覺空間識別與目標測量開題報告

類地重力場環(huán)境下機器視覺空間識別與目標測量開題報告一、研究背景和意義隨著探測器和機器人越來越多地被用于探索太空和地球的未知領域，機器視覺在空間探測和導航中的應用變得越來越重要。在類地重力場環(huán)境下，機器視覺需要解決的主要問題是如何準確地獲得并測量環(huán)境中的目標位置和大小，以支持探測器和機器人的決策和操作。目前，雖然類地重力場環(huán)境下機器視覺技術已經(jīng)有了一定的研究和應用，但是還存在著一些挑戰(zhàn)和問題。比如，因為重力場的變化和不確定性，目標的大小和形狀可能會發(fā)生變化，需要機器視覺能夠自適應地對目標進行識別和測量。此外，類地重力場環(huán)境下的光照和背景也可能對機器視覺產(chǎn)生干擾，需要相應的光線補償和去噪技術。因此，開展類地重力場環(huán)境下機器視覺空間識別與目標測量的研究，對于提高機器視覺技術在空間探測和導航中的應用能力，具有重要的科學和工程意義。二、研究內容和方法本項目擬從以下兩個方面開展研究：1.類地重力場環(huán)境下機器視覺空間識別：該部分主要針對類地重力場環(huán)境下機器視覺識別的問題設計相關算法和方法，包括基于深度學習的目標識別、目標跟蹤和目標分割等技術。2.目標測量和空間定位：該部分主要針對類地重力場環(huán)境下機器視覺測量和空間定位的問題，設計相關算法和方法，包括基于立體視覺和單目視覺的目標測量、基于單目視覺的位置估計和姿態(tài)估計技術等。在研究中，我們將采用基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅動的方法相結合的方式，以提高算法和方法的效率和準確性。同時，還將采用實驗室模擬和實際場景測試相結合的方式，驗證算法和方法的可行性和有效性。三、預期成果和創(chuàng)新點預期成果：1.類地重力場環(huán)境下機器視覺識別算法和方法。2.在類地重力場環(huán)境下的目標測量和空間定位算法和方法。3.實驗室模擬和實際場景測試數(shù)據(jù)。預期創(chuàng)新點：1.可自適應的目標識別算法。2.基于視覺和慣性測量的位置估計和姿態(tài)估計技術。3.基于深度學習的目標分割算法。四、研究計劃1.2022年1月-7月：文獻綜述和算法設計。2.2022年7月-2023年6月：算法實現(xiàn)和實驗室模擬測試。3.2023年6月-2024年5月：實際場景測試和數(shù)據(jù)分析。4.2024年5月-7月：論文撰寫和答辯。五、參考文獻1.MingliangZhang,JianweiZhang,TianxiaoLiu.Deeplearning-basedvisualtrackingandrecognitioninspace.JournalofFieldRobotics,2019,36(6).2.RonghuaXu,JianweiZhang,YaqiangWu.Vision-basedposeestimationfordockingwithanon-cooperativetarget.IEEERoboticsandAutomationLetters,2019,4(2).3.XudongQin,HaoFang,LeiXiao.VisualServoControlofaMobileRobotinSolarPanelsInstallation.IE