多源信息融合：解鎖非合作航天器相對位姿測量的精度密碼

多源信息融合：解鎖非合作航天器相對位姿測量的精度密碼一、引言1.1研究背景與意義隨著航天技術(shù)的飛速發(fā)展，人類對太空的探索和利用日益深入，航天器的任務(wù)需求也變得愈發(fā)多樣化和復(fù)雜化。從早期單純的太空探索，到如今廣泛開展的在軌加注、在軌維護(hù)與裝配、在軌模塊更換等近距離操作任務(wù)，這些活動不僅推動了航天技術(shù)的進(jìn)步，也對航天器的性能和導(dǎo)航技術(shù)提出了前所未有的挑戰(zhàn)。在眾多航天任務(wù)中，非合作航天器相對位姿測量技術(shù)占據(jù)著至關(guān)重要的地位。非合作航天器，通常指那些未安裝用于輔助測量的合作標(biāo)識、無法利用星間鏈路向外傳輸自身信息，甚至可能處于失控翻滾運(yùn)動狀態(tài)的航天器。對這類航天器進(jìn)行相對位姿測量，是實(shí)現(xiàn)一系列太空操作的基礎(chǔ)和前提。例如，在在軌加注任務(wù)中，精確測量非合作目標(biāo)航天器的相對位姿，能夠確保加注航天器準(zhǔn)確地靠近目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)燃料的安全、高效傳輸；在軌維護(hù)與裝配時(shí)，只有實(shí)時(shí)掌握目標(biāo)航天器的位置和姿態(tài)信息，機(jī)械臂等設(shè)備才能精準(zhǔn)地對其進(jìn)行操作，完成維修或組裝任務(wù)。太空垃圾問題也日益嚴(yán)峻，成為威脅航天器安全運(yùn)行的重要因素。據(jù)統(tǒng)計(jì)，太空中直徑大于10厘米的太空垃圾數(shù)量已達(dá)數(shù)萬顆，且還有數(shù)不清的微小碎片。這些太空垃圾以極高的速度在軌道上運(yùn)行，一旦與正常運(yùn)行的航天器發(fā)生碰撞，后果不堪設(shè)想。因此，清理太空垃圾對于保障航天器的安全運(yùn)行具有重要意義。而在清理過程中，非合作航天器相對位姿測量技術(shù)是實(shí)現(xiàn)對太空垃圾有效抓捕和清理的關(guān)鍵。通過準(zhǔn)確測量太空垃圾的相對位姿，清理航天器可以制定精確的軌道和操作策略，成功捕獲并移除太空垃圾。航天器交會對接是航天領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它要求主、副航天器的相對位姿信息精確已知。在實(shí)際任務(wù)中，部分目標(biāo)航天器可能由于各種原因無法提供合作標(biāo)識或星間數(shù)據(jù)傳輸，此時(shí)就需要依靠非合作航天器相對位姿測量技術(shù)來實(shí)現(xiàn)精確對接。例如，在執(zhí)行對故障衛(wèi)星的救援任務(wù)時(shí)，救援航天器需要利用該技術(shù)精確測量故障衛(wèi)星的相對位姿，從而安全、準(zhǔn)確地完成對接，對故障衛(wèi)星進(jìn)行維修或補(bǔ)給。非合作航天器相對位姿測量技術(shù)在現(xiàn)代航天活動中具有不可替代的作用。它不僅是實(shí)現(xiàn)各類太空操作任務(wù)的關(guān)鍵，也是保障航天器安全運(yùn)行、推動航天事業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要支撐。深入研究這一技術(shù)，對于提升我國在航天領(lǐng)域的國際競爭力，拓展太空探索和利用的深度與廣度，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和深遠(yuǎn)的戰(zhàn)略價(jià)值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀非合作航天器相對位姿測量技術(shù)一直是航天領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，國內(nèi)外眾多科研機(jī)構(gòu)和學(xué)者圍繞該技術(shù)展開了廣泛而深入的研究，在多源信息融合應(yīng)用方面也取得了一定的成果。在國外，美國國家航空航天局（NASA）在非合作航天器相對位姿測量研究方面處于世界領(lǐng)先地位。NASA的一系列項(xiàng)目，如軌道快車（OrbitalExpress）任務(wù)，通過搭載的光學(xué)相機(jī)和激光雷達(dá)等多種傳感器，對合作目標(biāo)航天器進(jìn)行了相對位姿測量實(shí)驗(yàn)，為非合作航天器的測量研究積累了寶貴經(jīng)驗(yàn)。在多源信息融合方面，他們采用擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）算法將視覺信息和激光雷達(dá)信息進(jìn)行融合，提高了相對位姿測量的精度和可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中，對于在軌服務(wù)任務(wù)，通過融合不同傳感器的數(shù)據(jù)，能夠更準(zhǔn)確地確定目標(biāo)航天器的位置和姿態(tài)，為后續(xù)的操作提供可靠的依據(jù)。歐洲空間局（ESA）也積極開展相關(guān)研究。他們致力于開發(fā)先進(jìn)的光學(xué)敏感器和信息融合算法，以實(shí)現(xiàn)對非合作航天器的高精度位姿測量。例如，在某些任務(wù)中，利用星敏感器和紅外相機(jī)獲取的信息，通過特定的融合算法進(jìn)行處理，有效提高了對非合作目標(biāo)的姿態(tài)測量精度。ESA還注重傳感器的小型化和輕量化設(shè)計(jì)，以滿足不同航天器的搭載需求，這對于多源信息融合系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用具有重要意義。俄羅斯在航天領(lǐng)域擁有深厚的技術(shù)積累，在非合作航天器相對位姿測量方面也有獨(dú)特的研究成果。他們的研究重點(diǎn)之一是如何在復(fù)雜的太空環(huán)境下，確保傳感器的穩(wěn)定工作和信息的準(zhǔn)確獲取。通過改進(jìn)傳感器的抗干擾性能和優(yōu)化信息處理算法，俄羅斯在一定程度上提高了非合作航天器相對位姿測量的可靠性。在多源信息融合方面，他們結(jié)合本國的航天技術(shù)特點(diǎn)，開發(fā)了適合自身需求的融合方法，為俄羅斯的航天任務(wù)提供了有力支持。國內(nèi)在非合作航天器相對位姿測量技術(shù)研究方面雖然起步較晚，但發(fā)展迅速。哈爾濱工業(yè)大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)等高校以及一些科研院所，如中國空間技術(shù)研究院，在該領(lǐng)域取得了一系列重要成果。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了基于立體視覺的位姿測量方法，采用中值濾波器對原始圖像進(jìn)行平滑處理，去除星空背景干擾和其他噪聲，然后利用Canny邊沿檢測器檢測圖像邊緣，通過Hough變換提取直線特征并計(jì)算交點(diǎn)，最后對左右相機(jī)圖像的點(diǎn)特征進(jìn)行3D重構(gòu)，得到目標(biāo)在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，從而求出相對位姿。在此基礎(chǔ)上，他們進(jìn)一步研究多源信息融合技術(shù)，將激光測距信息與視覺信息相結(jié)合，提高了測量精度和穩(wěn)定性。在地面實(shí)驗(yàn)中，通過搭建模擬太空環(huán)境的實(shí)驗(yàn)平臺，對所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證，取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。西北工業(yè)大學(xué)開展了基于多源信息融合的空間非合作目標(biāo)在軌位姿測量技術(shù)研究?；陔p目立體視覺與激光測距儀相融合的方法，首先研究空間相機(jī)的在軌自標(biāo)定問題，然后針對不同階段和不同空間目標(biāo)航天器及敏感器的目標(biāo)識別問題進(jìn)行深入研究，在目標(biāo)識別的基礎(chǔ)上進(jìn)行圖像特征提取和三維重構(gòu)，構(gòu)建目標(biāo)航天器坐標(biāo)系，求解相對姿態(tài)信息，并分析測量系統(tǒng)的誤差。他們的研究成果為我國非合作航天器相對位姿測量技術(shù)的發(fā)展提供了重要的理論支持和技術(shù)參考。盡管國內(nèi)外在非合作航天器相對位姿測量以及多源信息融合應(yīng)用方面取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有傳感器在復(fù)雜太空環(huán)境下的性能穩(wěn)定性和可靠性仍有待提高，例如，視覺傳感器容易受到光照變化、空間碎片遮擋等因素的影響，激光雷達(dá)在遠(yuǎn)距離測量時(shí)精度會下降。另一方面，多源信息融合算法還不夠完善，部分算法計(jì)算復(fù)雜度高，實(shí)時(shí)性較差，難以滿足實(shí)際航天任務(wù)對快速、準(zhǔn)確測量的要求。此外，不同類型傳感器之間的時(shí)間同步和數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問題也尚未得到完全解決，這在一定程度上影響了多源信息融合的效果和測量精度。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入探究基于多源信息融合的非合作航天器相對位姿測量技術(shù)，通過綜合運(yùn)用多種傳感器數(shù)據(jù)，克服單一傳感器的局限性，提高相對位姿測量的精度和可靠性，為非合作航天器的在軌操作任務(wù)提供關(guān)鍵技術(shù)支持。在研究內(nèi)容上，首先對多源信息融合相關(guān)的理論基礎(chǔ)進(jìn)行深入研究，包括常用的傳感器，如視覺傳感器、激光雷達(dá)、慣性測量單元等的工作原理、性能特點(diǎn)及適用場景。同時(shí)，全面分析不同類型傳感器數(shù)據(jù)的特性，如視覺數(shù)據(jù)的高分辨率和豐富紋理信息、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的精確距離測量等，為后續(xù)的信息融合奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。通過對這些理論知識的深入理解，能夠更好地選擇和配置傳感器，以及設(shè)計(jì)有效的融合算法。其次，構(gòu)建適用于非合作航天器相對位姿測量的多源信息融合模型。依據(jù)非合作航天器的運(yùn)動特性和測量需求，結(jié)合不同傳感器的優(yōu)勢，確定合理的融合結(jié)構(gòu)和策略。例如，采用基于聯(lián)邦卡爾曼濾波的融合結(jié)構(gòu)，將視覺傳感器和激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，充分發(fā)揮視覺傳感器對目標(biāo)特征識別的優(yōu)勢以及激光雷達(dá)對距離測量的高精度特性。在融合策略方面，根據(jù)不同測量階段的需求，動態(tài)調(diào)整傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重，以提高融合結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。再者，針對多源信息融合過程中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行重點(diǎn)研究。時(shí)間同步技術(shù)是確保不同傳感器數(shù)據(jù)在時(shí)間上一致的關(guān)鍵，采用硬件同步和軟件同步相結(jié)合的方法，減少時(shí)間誤差對測量結(jié)果的影響。數(shù)據(jù)配準(zhǔn)技術(shù)則是將不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下，通過建立精確的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確配準(zhǔn)。此外，還將深入研究高效的信息融合算法，如改進(jìn)的粒子濾波算法，以提高算法的實(shí)時(shí)性和精度，滿足非合作航天器相對位姿測量對快速、準(zhǔn)確計(jì)算的要求。最后，搭建實(shí)驗(yàn)平臺對所提出的基于多源信息融合的非合作航天器相對位姿測量方法進(jìn)行驗(yàn)證。通過模擬真實(shí)的太空環(huán)境，設(shè)置不同的實(shí)驗(yàn)場景，如目標(biāo)航天器的不同姿態(tài)、運(yùn)動速度和光照條件等，對測量方法的性能進(jìn)行全面測試。在實(shí)驗(yàn)過程中，詳細(xì)記錄和分析測量數(shù)據(jù)，評估測量精度、可靠性和實(shí)時(shí)性等指標(biāo)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對測量方法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，確保其能夠滿足實(shí)際航天任務(wù)的需求。1.4研究方法與技術(shù)路線在本研究中，將綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、全面性和深入性。文獻(xiàn)研究法是開展研究的基礎(chǔ)。通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告、專利文獻(xiàn)等資料，全面了解非合作航天器相對位姿測量技術(shù)以及多源信息融合技術(shù)的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢和存在的問題。例如，深入研究美國國家航空航天局（NASA）、歐洲空間局（ESA）等在相關(guān)領(lǐng)域的研究成果，分析其采用的傳感器類型、信息融合算法以及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法，為本研究提供理論支持和技術(shù)參考。理論分析法是研究的核心方法之一。對多源信息融合的基本理論進(jìn)行深入剖析，包括傳感器數(shù)據(jù)的特性分析、信息融合的原理和方法等。詳細(xì)分析視覺傳感器、激光雷達(dá)、慣性測量單元等常用傳感器的工作原理和性能特點(diǎn)，明確它們在不同測量場景下的優(yōu)勢和局限性。通過理論推導(dǎo)，建立適用于非合作航天器相對位姿測量的多源信息融合模型，確定融合結(jié)構(gòu)和策略，為后續(xù)的算法設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證奠定理論基礎(chǔ)。仿真實(shí)驗(yàn)法是驗(yàn)證研究成果的重要手段。利用專業(yè)的仿真軟件，搭建非合作航天器相對位姿測量的仿真平臺，模擬真實(shí)的太空環(huán)境和測量場景。在仿真過程中，設(shè)置不同的參數(shù)和條件，如目標(biāo)航天器的運(yùn)動狀態(tài)、傳感器的測量誤差等，對所提出的多源信息融合算法和相對位姿測量方法進(jìn)行全面的測試和驗(yàn)證。通過分析仿真結(jié)果，評估算法的性能指標(biāo)，如測量精度、實(shí)時(shí)性和可靠性等，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。在技術(shù)路線方面，首先開展多源信息融合原理研究。深入研究各種傳感器的工作原理、性能特點(diǎn)及適用場景，全面分析不同類型傳感器數(shù)據(jù)的特性，為后續(xù)的模型構(gòu)建和算法設(shè)計(jì)提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。例如，研究視覺傳感器在獲取目標(biāo)紋理信息方面的優(yōu)勢，以及激光雷達(dá)在精確測量距離方面的特點(diǎn)，為合理選擇和配置傳感器提供依據(jù)。接著，構(gòu)建多源信息融合模型。依據(jù)非合作航天器的運(yùn)動特性和測量需求，結(jié)合不同傳感器的優(yōu)勢，確定合理的融合結(jié)構(gòu)和策略。例如，采用基于聯(lián)邦卡爾曼濾波的融合結(jié)構(gòu)，將視覺傳感器和激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。在融合策略上，根據(jù)不同測量階段的需求，動態(tài)調(diào)整傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重，以提高融合結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。然后，進(jìn)行多源信息融合算法設(shè)計(jì)。針對多源信息融合過程中的關(guān)鍵技術(shù)，如時(shí)間同步、數(shù)據(jù)配準(zhǔn)和信息融合算法等，開展深入研究和優(yōu)化設(shè)計(jì)。采用硬件同步和軟件同步相結(jié)合的方法，解決時(shí)間同步問題；通過建立精確的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確配準(zhǔn)；研究改進(jìn)的粒子濾波算法等高效信息融合算法，提高算法的實(shí)時(shí)性和精度，滿足非合作航天器相對位姿測量對快速、準(zhǔn)確計(jì)算的要求。最后，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析。搭建實(shí)驗(yàn)平臺，模擬真實(shí)的太空環(huán)境，對所提出的基于多源信息融合的非合作航天器相對位姿測量方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。設(shè)置不同的實(shí)驗(yàn)場景，如目標(biāo)航天器的不同姿態(tài)、運(yùn)動速度和光照條件等，全面測試測量方法的性能。在實(shí)驗(yàn)過程中，詳細(xì)記錄和分析測量數(shù)據(jù)，評估測量精度、可靠性和實(shí)時(shí)性等指標(biāo)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對測量方法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，確保其能夠滿足實(shí)際航天任務(wù)的需求。二、多源信息融合與非合作航天器位姿測量理論基礎(chǔ)2.1多源信息融合技術(shù)概述2.1.1多源信息融合的概念與原理多源信息融合技術(shù)是一種將來自多個(gè)不同傳感器、數(shù)據(jù)源或信息源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析和處理，以獲取更準(zhǔn)確、全面、可靠信息的技術(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，單一傳感器往往存在局限性，無法滿足復(fù)雜任務(wù)對信息的全方位需求。例如，視覺傳感器雖然能夠提供豐富的圖像紋理信息，但其測量精度容易受到光照條件、遮擋等因素的影響；激光雷達(dá)可以精確測量距離信息，但對于目標(biāo)的紋理和細(xì)節(jié)特征獲取能力較弱。多源信息融合技術(shù)通過融合多種傳感器的數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮各傳感器的優(yōu)勢，彌補(bǔ)其不足，從而提高系統(tǒng)對目標(biāo)的感知和理解能力。多源信息融合的原理主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：數(shù)據(jù)獲取：從多個(gè)傳感器采集與目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些傳感器可以是不同類型的，如視覺傳感器、激光雷達(dá)、慣性測量單元（IMU）等。每種傳感器都有其獨(dú)特的測量原理和特性，能夠提供關(guān)于目標(biāo)的不同方面信息。例如，視覺傳感器通過光學(xué)成像獲取目標(biāo)的圖像信息，激光雷達(dá)利用激光束的反射測量目標(biāo)的距離信息，IMU則可以測量載體的加速度、角速度等運(yùn)動信息。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。預(yù)處理步驟通常包括數(shù)據(jù)清洗、濾波、去噪等。數(shù)據(jù)清洗是去除數(shù)據(jù)中的錯誤、重復(fù)或無效數(shù)據(jù)；濾波可以去除噪聲干擾，提高數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性；去噪則是減少數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲，增強(qiáng)信號的清晰度。例如，對于視覺傳感器采集的圖像數(shù)據(jù)，可能會存在噪聲點(diǎn)和干擾信息，通過中值濾波、高斯濾波等方法可以去除這些噪聲，使圖像更加清晰，便于后續(xù)的特征提取和分析。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：在多源數(shù)據(jù)中，確定來自不同傳感器的測量數(shù)據(jù)是否對應(yīng)于同一個(gè)目標(biāo)。由于不同傳感器的測量坐標(biāo)系、測量精度和測量時(shí)間等存在差異，需要通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配和關(guān)聯(lián)。例如，在同時(shí)使用視覺傳感器和激光雷達(dá)進(jìn)行目標(biāo)檢測時(shí)，需要找到兩者測量數(shù)據(jù)中對應(yīng)的目標(biāo)，以確保后續(xù)的融合處理是針對同一目標(biāo)進(jìn)行的。常用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法有最近鄰法則、匈牙利算法等，這些算法通過計(jì)算數(shù)據(jù)之間的相似度或距離，來判斷數(shù)據(jù)是否屬于同一目標(biāo)。數(shù)據(jù)融合：將關(guān)聯(lián)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，以生成更準(zhǔn)確、全面的信息。數(shù)據(jù)融合的方法有多種，根據(jù)融合的層次和方式不同，可以分為數(shù)據(jù)級融合、特征級融合和決策級融合。數(shù)據(jù)級融合是直接對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，例如將多個(gè)傳感器采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接或加權(quán)平均；特征級融合是先從原始數(shù)據(jù)中提取特征，然后對這些特征進(jìn)行融合，如將視覺特征和激光雷達(dá)特征進(jìn)行組合；決策級融合則是各個(gè)傳感器獨(dú)立進(jìn)行處理和決策，最后將這些決策結(jié)果進(jìn)行融合，例如不同傳感器對目標(biāo)的分類結(jié)果進(jìn)行綜合判斷。結(jié)果評估與反饋：對融合后得到的信息進(jìn)行評估，判斷其準(zhǔn)確性、可靠性和有效性。如果評估結(jié)果不滿意，可以根據(jù)反饋信息對融合過程進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，例如重新選擇融合算法、調(diào)整傳感器的參數(shù)或增加新的數(shù)據(jù)源等。評估指標(biāo)可以包括測量精度、誤差范圍、可靠性等，通過與已知的真實(shí)值或參考標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，來確定融合結(jié)果的質(zhì)量。2.1.2多源信息融合的級別與方法融合級別數(shù)據(jù)級融合：在數(shù)據(jù)級融合中，直接對來自多個(gè)傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。這種融合方式保留了最原始的信息，理論上能夠提供最高的精度，但對數(shù)據(jù)的處理要求也較高，計(jì)算復(fù)雜度較大。例如，在圖像融合中，將多個(gè)相機(jī)拍攝的同一場景的圖像直接進(jìn)行拼接或加權(quán)平均，以獲得更廣闊視野或更高分辨率的圖像。數(shù)據(jù)級融合的優(yōu)點(diǎn)是充分利用了原始數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)信息，缺點(diǎn)是對傳感器的同步性要求較高，且不同傳感器的數(shù)據(jù)格式和分辨率可能存在差異，需要進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理和校準(zhǔn)。特征級融合：先從各個(gè)傳感器的原始數(shù)據(jù)中提取特征，然后將這些特征進(jìn)行融合。特征級融合減少了數(shù)據(jù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保留了數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征信息。例如，在目標(biāo)識別中，從視覺圖像中提取形狀、紋理等特征，從激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取距離、角度等特征，然后將這些特征組合起來進(jìn)行目標(biāo)識別。特征級融合的優(yōu)點(diǎn)是對傳感器的依賴性相對較低，能夠適應(yīng)不同類型傳感器的數(shù)據(jù)融合，缺點(diǎn)是特征提取過程可能會損失一些信息，影響融合結(jié)果的精度。決策級融合：各個(gè)傳感器獨(dú)立對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和決策，然后將這些決策結(jié)果進(jìn)行融合。決策級融合具有較高的靈活性和容錯性，不同傳感器的決策可以相互補(bǔ)充和驗(yàn)證。例如，在目標(biāo)分類任務(wù)中，視覺傳感器判斷目標(biāo)為A類，激光雷達(dá)判斷目標(biāo)為A類或B類，通過融合這兩個(gè)決策結(jié)果，可以更準(zhǔn)確地確定目標(biāo)類別。決策級融合的優(yōu)點(diǎn)是對傳感器的要求較低，易于實(shí)現(xiàn)，缺點(diǎn)是決策過程可能會丟失一些細(xì)節(jié)信息，導(dǎo)致融合結(jié)果的準(zhǔn)確性受到一定影響。融合方法集中式融合：所有傳感器的原始數(shù)據(jù)都傳輸?shù)揭粋€(gè)中央處理器進(jìn)行集中處理和融合。集中式融合能夠充分利用所有數(shù)據(jù)的信息，理論上可以獲得最優(yōu)的融合結(jié)果，但對通信帶寬和中央處理器的計(jì)算能力要求較高。例如，在一個(gè)多傳感器監(jiān)測系統(tǒng)中，所有傳感器的數(shù)據(jù)都實(shí)時(shí)傳輸?shù)街醒胗?jì)算機(jī)進(jìn)行處理，中央計(jì)算機(jī)根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)的定位、跟蹤和識別。集中式融合的優(yōu)點(diǎn)是融合精度高，缺點(diǎn)是系統(tǒng)的可靠性較差，一旦中央處理器出現(xiàn)故障，整個(gè)系統(tǒng)將無法正常工作，且通信負(fù)擔(dān)重，實(shí)時(shí)性可能受到影響。分布式融合：各個(gè)傳感器先對自身采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行局部處理和決策，然后將這些局部結(jié)果傳輸?shù)饺诤现行倪M(jìn)行融合。分布式融合減輕了通信負(fù)擔(dān)，提高了系統(tǒng)的可靠性和實(shí)時(shí)性，但局部處理可能會損失一些信息，導(dǎo)致融合結(jié)果不如集中式融合精確。例如，在一個(gè)分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)都對自己采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，如目標(biāo)檢測和分類，然后將處理結(jié)果發(fā)送到融合中心，融合中心根據(jù)這些結(jié)果進(jìn)行綜合判斷。分布式融合的優(yōu)點(diǎn)是系統(tǒng)的可擴(kuò)展性好，可靠性高，通信成本低，缺點(diǎn)是融合精度相對較低，需要合理設(shè)計(jì)局部處理算法和融合策略，以減少信息損失?；旌鲜饺诤希航Y(jié)合了集中式融合和分布式融合的特點(diǎn)，一部分傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行集中處理，另一部分傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理，然后將兩者的結(jié)果進(jìn)行融合。混合式融合能夠在一定程度上平衡計(jì)算復(fù)雜度、通信負(fù)擔(dān)和融合精度的要求，適用于復(fù)雜的多源信息融合場景。例如，在一個(gè)大型的航天任務(wù)中，對于一些關(guān)鍵的傳感器數(shù)據(jù)，如激光雷達(dá)的高精度距離測量數(shù)據(jù)，采用集中式融合以確保測量精度；對于一些輔助性的傳感器數(shù)據(jù)，如視覺傳感器的圖像數(shù)據(jù)，采用分布式融合以提高處理效率和系統(tǒng)的可靠性?；旌鲜饺诤系膬?yōu)點(diǎn)是靈活性高，能夠根據(jù)不同的應(yīng)用需求和傳感器特性進(jìn)行優(yōu)化配置，缺點(diǎn)是系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜，需要協(xié)調(diào)好集中式和分布式處理的部分?；谀Ｐ偷娜诤戏椒ǎ航?shù)學(xué)模型來描述多源信息之間的關(guān)系，通過模型的求解實(shí)現(xiàn)信息融合。例如，卡爾曼濾波、粒子濾波等方法，通過建立狀態(tài)空間模型，對目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測，并融合多源傳感器的數(shù)據(jù)來更新狀態(tài)估計(jì)?；谀Ｐ偷娜诤戏椒軌虺浞掷脭?shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性和動態(tài)變化規(guī)律，對目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)，但模型的建立和參數(shù)調(diào)整需要一定的先驗(yàn)知識和經(jīng)驗(yàn)，且對數(shù)據(jù)的噪聲特性和模型的準(zhǔn)確性要求較高。基于人工智能的融合方法：利用人工智能技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等，對多源信息進(jìn)行融合和處理。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可以用于圖像和視頻數(shù)據(jù)的融合處理，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）適用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的融合?；谌斯ぶ悄艿娜诤戏椒ň哂袕?qiáng)大的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式，對復(fù)雜的非線性關(guān)系具有較好的處理能力，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和較高的計(jì)算資源，且模型的可解釋性相對較差。2.2非合作航天器相對位姿測量原理2.2.1位姿測量的基本概念在航天領(lǐng)域，非合作航天器相對位姿測量是實(shí)現(xiàn)各類在軌操作任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)之一。位姿測量主要包括位置測量和姿態(tài)測量兩個(gè)方面。位置測量是確定非合作航天器在空間中的具體位置，通常用三維坐標(biāo)來表示。在實(shí)際測量中，需要明確所采用的坐標(biāo)系。常用的坐標(biāo)系有地心慣性坐標(biāo)系（ECI）、地心地固坐標(biāo)系（ECEF）、軌道坐標(biāo)系等。地心慣性坐標(biāo)系以地球質(zhì)心為原點(diǎn)，坐標(biāo)軸指向固定的慣性方向，常用于描述航天器在空間中的絕對運(yùn)動；地心地固坐標(biāo)系同樣以地球質(zhì)心為原點(diǎn)，但坐標(biāo)軸與地球固連，隨地球一起旋轉(zhuǎn)，主要用于地球表面相關(guān)的測量和計(jì)算；軌道坐標(biāo)系則以航天器質(zhì)心為原點(diǎn)，坐標(biāo)軸與航天器的軌道平面相關(guān)，便于描述航天器在軌道上的相對運(yùn)動。不同坐標(biāo)系之間存在轉(zhuǎn)換關(guān)系，例如，從地心慣性坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到地心地固坐標(biāo)系，需要考慮地球的自轉(zhuǎn)和歲差、章動等因素，通過相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)換。在進(jìn)行位置測量時(shí)，根據(jù)具體的任務(wù)需求和測量場景，選擇合適的坐標(biāo)系，并進(jìn)行準(zhǔn)確的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，對于獲取準(zhǔn)確的位置信息至關(guān)重要。姿態(tài)測量是確定非合作航天器相對于某個(gè)參考坐標(biāo)系的姿態(tài)，即航天器的方位和指向。常用的姿態(tài)表示方法有歐拉角、四元數(shù)和方向余弦矩陣等。歐拉角通過三個(gè)依次繞不同坐標(biāo)軸的旋轉(zhuǎn)角度來描述姿態(tài)，具有直觀、易于理解的優(yōu)點(diǎn)，但存在萬向節(jié)死鎖問題，在某些特殊姿態(tài)下會導(dǎo)致計(jì)算困難；四元數(shù)是一種用四個(gè)元素表示姿態(tài)的方法，它避免了萬向節(jié)死鎖問題，計(jì)算效率較高，在姿態(tài)更新和插值等計(jì)算中表現(xiàn)出色；方向余弦矩陣則是通過一個(gè)3×3的矩陣來描述姿態(tài)，能夠直觀地反映坐標(biāo)系之間的旋轉(zhuǎn)關(guān)系，但計(jì)算過程相對復(fù)雜，存儲空間較大。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況選擇合適的姿態(tài)表示方法。例如，在航天器的姿態(tài)控制算法中，四元數(shù)常用于姿態(tài)的計(jì)算和更新，因?yàn)槠溆?jì)算效率高且能有效避免萬向節(jié)死鎖問題；而在進(jìn)行姿態(tài)的可視化展示時(shí)，歐拉角則更便于直觀理解航天器的姿態(tài)變化。2.2.2常用測量方法與傳感器基于視覺的測量方法與相機(jī)傳感器測量原理：基于視覺的測量方法主要利用相機(jī)獲取非合作航天器的圖像信息，通過對圖像中的特征點(diǎn)、輪廓等進(jìn)行提取和分析，來計(jì)算相對位姿。以單目相機(jī)為例，其測量原理基于小孔成像模型。根據(jù)相似三角形原理，通過已知的相機(jī)內(nèi)參（如焦距、主點(diǎn)坐標(biāo)等）和圖像中目標(biāo)特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)，可以計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，但單目相機(jī)無法直接獲取目標(biāo)的深度信息，需要借助其他信息或方法，如利用目標(biāo)的已知尺寸、運(yùn)動信息等進(jìn)行深度估計(jì)。雙目相機(jī)則通過兩個(gè)相機(jī)之間的視差來獲取目標(biāo)的深度信息。兩個(gè)相機(jī)在不同位置對同一目標(biāo)進(jìn)行成像，通過匹配兩幅圖像中的對應(yīng)點(diǎn)，計(jì)算出視差，再結(jié)合相機(jī)的參數(shù)，就可以計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)在三維空間中的坐標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)相對位姿測量。優(yōu)勢：視覺測量方法具有較高的分辨率，能夠獲取豐富的目標(biāo)紋理和形狀信息，對于識別非合作航天器的表面特征和結(jié)構(gòu)具有重要作用。例如，在對非合作航天器進(jìn)行表面損傷檢測時(shí)，視覺傳感器可以清晰地拍攝到航天器表面的細(xì)微裂紋和磨損情況。視覺測量還具有非接觸式測量的優(yōu)點(diǎn)，不會對目標(biāo)航天器造成物理損傷，適用于對各類航天器的測量。局限：視覺測量方法受光照條件影響較大。在太空中，光照強(qiáng)度和方向會隨時(shí)間和航天器的運(yùn)動發(fā)生劇烈變化，當(dāng)光照過強(qiáng)或過弱時(shí)，可能導(dǎo)致圖像過曝或欠曝，影響特征提取和位姿計(jì)算的準(zhǔn)確性。此外，視覺測量在遠(yuǎn)距離測量時(shí)精度會下降，因?yàn)殡S著距離的增加，目標(biāo)在圖像中的像素尺寸變小，特征提取的難度增大，測量誤差也會相應(yīng)增大。當(dāng)目標(biāo)航天器被空間碎片或其他物體遮擋時(shí)，視覺傳感器無法獲取完整的目標(biāo)圖像，從而影響位姿測量的精度和可靠性?；诩す饫走_(dá)的測量方法與激光雷達(dá)傳感器測量原理：激光雷達(dá)通過發(fā)射激光束，并接收目標(biāo)反射回來的激光信號，根據(jù)激光的飛行時(shí)間或相位變化來測量目標(biāo)的距離信息。常見的激光雷達(dá)有脈沖式激光雷達(dá)和相位式激光雷達(dá)。脈沖式激光雷達(dá)測量原理較為簡單，它測量激光從發(fā)射到接收的時(shí)間間隔，根據(jù)光速計(jì)算出目標(biāo)的距離。相位式激光雷達(dá)則是通過測量發(fā)射激光和接收激光之間的相位差，利用相位差與距離的關(guān)系來計(jì)算目標(biāo)距離，這種方式在高精度測量中具有優(yōu)勢。激光雷達(dá)可以獲取目標(biāo)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過對這些點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，如點(diǎn)云配準(zhǔn)、特征提取等，可以計(jì)算出非合作航天器的相對位姿。優(yōu)勢：激光雷達(dá)具有高精度的距離測量能力，能夠精確測量非合作航天器與測量設(shè)備之間的距離，其測量精度可以達(dá)到毫米級甚至更高，這對于需要高精度相對位姿信息的在軌操作任務(wù)至關(guān)重要。激光雷達(dá)不受光照條件的影響，無論是在強(qiáng)光照射下還是在黑暗的太空環(huán)境中，都能穩(wěn)定地工作，提供可靠的測量數(shù)據(jù)。此外，激光雷達(dá)可以直接獲取目標(biāo)的三維信息，對于復(fù)雜形狀的非合作航天器，能夠更全面地描述其幾何特征，有助于提高位姿測量的準(zhǔn)確性。局限：激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)分辨率相對較低，點(diǎn)云數(shù)據(jù)可能存在稀疏性，對于一些細(xì)節(jié)特征的描述不夠準(zhǔn)確，這在一定程度上影響了對非合作航天器表面復(fù)雜結(jié)構(gòu)的識別和位姿測量的精度。激光雷達(dá)的測量范圍有限，隨著距離的增加，激光信號的強(qiáng)度會逐漸減弱，導(dǎo)致測量精度下降，甚至無法檢測到目標(biāo)。在遠(yuǎn)距離測量非合作航天器時(shí)，需要采用高功率的激光雷達(dá)或結(jié)合其他測量手段來提高測量性能。此外，激光雷達(dá)的成本較高，體積和重量較大，對航天器的搭載能力提出了較高要求，限制了其在一些小型航天器上的應(yīng)用。其他測量方法與傳感器基于慣性測量單元（IMU）的測量方法：IMU主要由加速度計(jì)和陀螺儀組成，加速度計(jì)用于測量載體的加速度，陀螺儀用于測量載體的角速度。通過對加速度和角速度的積分運(yùn)算，可以得到航天器的姿態(tài)和位置變化信息。IMU具有測量頻率高、響應(yīng)速度快的優(yōu)點(diǎn)，能夠?qū)崟r(shí)提供航天器的動態(tài)信息，在航天器的姿態(tài)控制和短期導(dǎo)航中發(fā)揮著重要作用。然而，IMU的測量誤差會隨時(shí)間積累，長時(shí)間使用后會導(dǎo)致測量結(jié)果偏差較大，因此通常需要與其他傳感器進(jìn)行融合，以提高測量的準(zhǔn)確性和可靠性?；谏漕l（RF）測量的方法：利用射頻信號的傳播特性，通過測量信號的到達(dá)時(shí)間（TOA）、到達(dá)時(shí)間差（TDOA）、信號強(qiáng)度（RSSI）等參數(shù)，來確定非合作航天器的位置和姿態(tài)。這種方法在一些特定場景下具有應(yīng)用價(jià)值，例如在衛(wèi)星通信中，可以利用地面基站與衛(wèi)星之間的射頻信號進(jìn)行相對位姿測量。但射頻測量方法容易受到電磁干擾的影響，測量精度相對較低，在復(fù)雜的太空電磁環(huán)境中，其性能可能會受到較大限制。三、多源信息融合系統(tǒng)構(gòu)建3.1傳感器選型與配置3.1.1傳感器的選擇依據(jù)在非合作航天器相對位姿測量的多源信息融合系統(tǒng)中，傳感器的選型至關(guān)重要，它直接影響到測量的精度、可靠性以及系統(tǒng)的整體性能。選擇傳感器時(shí)，需要綜合考慮多個(gè)因素，以確保所選傳感器能夠滿足復(fù)雜的測量需求，并在太空環(huán)境中穩(wěn)定工作。測量需求是傳感器選型的首要依據(jù)。非合作航天器相對位姿測量需要精確獲取目標(biāo)的位置和姿態(tài)信息，這就要求傳感器具備高精度的測量能力。視覺傳感器中的雙目相機(jī)，能夠通過三角測量原理，利用視差計(jì)算目標(biāo)的三維坐標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)位置的精確測量。在姿態(tài)測量方面，它可以通過對目標(biāo)特征點(diǎn)的識別和跟蹤，結(jié)合圖像處理算法，計(jì)算出目標(biāo)的姿態(tài)信息。激光雷達(dá)則能夠直接測量目標(biāo)的距離信息，通過對多個(gè)距離點(diǎn)的測量，可以構(gòu)建目標(biāo)的三維點(diǎn)云模型，進(jìn)而獲取目標(biāo)的位姿信息，其距離測量精度可達(dá)到毫米級甚至更高，對于高精度的位姿測量任務(wù)具有重要意義。環(huán)境適應(yīng)性也是選擇傳感器時(shí)必須考慮的關(guān)鍵因素。太空環(huán)境具有高真空、強(qiáng)輻射、極端溫度變化以及微流星體撞擊等特點(diǎn)，這些因素對傳感器的性能和可靠性構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。視覺傳感器容易受到光照變化的影響，在太空中，太陽的直射和陰影區(qū)域的交替會導(dǎo)致光照強(qiáng)度的劇烈變化，從而影響圖像的質(zhì)量和特征提取的準(zhǔn)確性。因此，需要選擇具有寬動態(tài)范圍的視覺傳感器，以適應(yīng)不同光照條件下的測量需求。激光雷達(dá)則需要具備良好的抗輻射和抗干擾能力，以確保在強(qiáng)輻射環(huán)境下能夠穩(wěn)定地發(fā)射和接收激光信號，不受空間輻射和電磁干擾的影響。此外，傳感器的可靠性和穩(wěn)定性對于航天任務(wù)的成功至關(guān)重要。由于航天器在太空中難以進(jìn)行維修和更換傳感器，因此要求傳感器能夠在長時(shí)間內(nèi)穩(wěn)定運(yùn)行，具有較低的故障率。在選擇傳感器時(shí)，需要參考其在類似太空環(huán)境下的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)和可靠性數(shù)據(jù)，選擇經(jīng)過嚴(yán)格測試和驗(yàn)證的產(chǎn)品。傳感器的體積、重量和功耗也是需要考慮的因素，因?yàn)楹教炱鞯拇钶d空間和能源有限，需要選擇體積小、重量輕、功耗低的傳感器，以減輕航天器的負(fù)擔(dān)，提高能源利用效率。3.1.2傳感器的空間布局與協(xié)同工作方式傳感器在航天器上的空間布局應(yīng)遵循一定的原則，以確保能夠全面、準(zhǔn)確地獲取非合作航天器的位姿信息。布局時(shí)，需要考慮傳感器的視場范圍、測量精度以及相互之間的干擾等因素。對于雙目相機(jī)，為了獲取更準(zhǔn)確的視差信息，提高三維測量精度，兩個(gè)相機(jī)的基線長度應(yīng)根據(jù)測量距離和精度要求進(jìn)行合理設(shè)置。一般來說，基線越長，視差越大，測量精度越高，但同時(shí)也會增加相機(jī)的體積和重量，以及圖像處理的難度。在實(shí)際布局中，需要在保證測量精度的前提下，盡量減小基線長度。雙目相機(jī)的安裝位置應(yīng)使其視場能夠覆蓋目標(biāo)航天器可能出現(xiàn)的區(qū)域，避免出現(xiàn)測量盲區(qū)?？梢詫㈦p目相機(jī)安裝在航天器的前端或側(cè)面，根據(jù)任務(wù)需求和航天器的飛行姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整，以確保能夠?qū)崟r(shí)捕捉到目標(biāo)航天器的圖像。激光雷達(dá)的空間布局則需要考慮其測量范圍和掃描角度。為了實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)航天器全方位的距離測量，激光雷達(dá)應(yīng)安裝在能夠覆蓋較大空間范圍的位置，例如航天器的頂部或四周。同時(shí)，要注意避免激光雷達(dá)的測量光束被航天器自身結(jié)構(gòu)遮擋，影響測量結(jié)果?？梢酝ㄟ^合理設(shè)計(jì)激光雷達(dá)的安裝支架和角度，使其能夠在不被遮擋的情況下對目標(biāo)進(jìn)行掃描。此外，還可以采用多個(gè)激光雷達(dá)進(jìn)行組合布局，擴(kuò)大測量范圍，提高測量的完整性和準(zhǔn)確性。在協(xié)同工作方式上，雙目相機(jī)和激光雷達(dá)需要實(shí)現(xiàn)信息的交互和融合。在測量過程中，雙目相機(jī)首先獲取目標(biāo)航天器的圖像信息，通過圖像處理算法提取目標(biāo)的特征點(diǎn)和輪廓信息。激光雷達(dá)則同時(shí)測量目標(biāo)的距離信息，獲取目標(biāo)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。然后，通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，將雙目相機(jī)獲取的特征信息與激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，確定兩者所對應(yīng)的目標(biāo)位置和姿態(tài)信息。利用多源信息融合算法，將匹配后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到更準(zhǔn)確、全面的非合作航天器相對位姿信息。具體的協(xié)同工作流程如下：在測量開始時(shí)，雙目相機(jī)和激光雷達(dá)同時(shí)啟動，按照各自的工作模式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。雙目相機(jī)將采集到的圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)綀D像處理單元，進(jìn)行圖像預(yù)處理、特征提取等操作；激光雷達(dá)將測量得到的距離數(shù)據(jù)傳輸?shù)近c(diǎn)云處理單元，生成目標(biāo)的三維點(diǎn)云模型。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)單元根據(jù)預(yù)先設(shè)定的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對圖像處理單元和點(diǎn)云處理單元輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，找到兩者中對應(yīng)的目標(biāo)信息。融合單元根據(jù)融合算法，將關(guān)聯(lián)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到最終的相對位姿測量結(jié)果。這個(gè)結(jié)果將被傳輸?shù)胶教炱鞯目刂葡到y(tǒng)，用于指導(dǎo)航天器的后續(xù)操作。在信息交互機(jī)制方面，雙目相機(jī)和激光雷達(dá)之間需要建立高速、可靠的通信鏈路，以確保數(shù)據(jù)能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地傳輸?？梢圆捎靡蕴W(wǎng)、光纖等通信方式，滿足數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捄蛯?shí)時(shí)性要求。還需要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和接口標(biāo)準(zhǔn)，以便不同傳感器的數(shù)據(jù)能夠在融合系統(tǒng)中進(jìn)行有效的交互和處理。3.2數(shù)據(jù)融合模型設(shè)計(jì)3.2.1融合結(jié)構(gòu)的確定在構(gòu)建非合作航天器位姿測量的多源信息融合模型時(shí)，融合結(jié)構(gòu)的選擇至關(guān)重要，它直接影響到融合系統(tǒng)的性能和效率。常見的融合結(jié)構(gòu)包括集中式、分布式和混合式，每種結(jié)構(gòu)都有其獨(dú)特的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。集中式融合結(jié)構(gòu)將所有傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)揭粋€(gè)中央處理器進(jìn)行統(tǒng)一處理和融合。這種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是能夠充分利用所有傳感器的原始數(shù)據(jù)，理論上可以獲得最優(yōu)的融合結(jié)果，因?yàn)橹醒胩幚砥骺梢詫λ袛?shù)據(jù)進(jìn)行全局優(yōu)化和分析。在非合作航天器位姿測量中，如果需要高精度的測量結(jié)果，且對數(shù)據(jù)處理能力和通信帶寬有足夠的保障，集中式融合結(jié)構(gòu)可能是一個(gè)不錯的選擇。例如，在一些對測量精度要求極高的科學(xué)探測任務(wù)中，所有傳感器的數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)傳輸?shù)綇?qiáng)大的中央計(jì)算單元，通過復(fù)雜的算法進(jìn)行融合處理，以獲取最準(zhǔn)確的非合作航天器位姿信息。然而，集中式融合結(jié)構(gòu)也存在明顯的缺點(diǎn)。首先，它對通信帶寬的要求極高，因?yàn)樗性紨?shù)據(jù)都需要傳輸?shù)街醒胩幚砥鳎@在實(shí)際應(yīng)用中可能會面臨通信瓶頸，尤其是在傳感器數(shù)量較多或數(shù)據(jù)量較大的情況下。其次，中央處理器的計(jì)算負(fù)擔(dān)很重，需要處理大量的原始數(shù)據(jù)，這對處理器的性能提出了很高的要求。如果中央處理器出現(xiàn)故障，整個(gè)融合系統(tǒng)將無法正常工作，系統(tǒng)的可靠性較低。在太空環(huán)境中，通信鏈路可能會受到各種干擾，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定，這會嚴(yán)重影響集中式融合結(jié)構(gòu)的性能。分布式融合結(jié)構(gòu)則是各個(gè)傳感器先對自身采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行局部處理和決策，然后將這些局部結(jié)果傳輸?shù)饺诤现行倪M(jìn)行融合。這種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是減輕了通信負(fù)擔(dān)，因?yàn)閭鬏數(shù)臄?shù)據(jù)量相對較小，只是各個(gè)傳感器的局部處理結(jié)果。分布式融合結(jié)構(gòu)提高了系統(tǒng)的可靠性，因?yàn)榧词鼓硞€(gè)傳感器或局部處理單元出現(xiàn)故障，其他傳感器和處理單元仍能正常工作，不會導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)癱瘓。在非合作航天器位姿測量中，分布式融合結(jié)構(gòu)適用于傳感器分布較廣、通信帶寬有限的情況。例如，在一個(gè)由多個(gè)小型衛(wèi)星組成的星座系統(tǒng)中，每個(gè)衛(wèi)星上的傳感器對自身采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，然后將處理結(jié)果發(fā)送到主衛(wèi)星或地面控制中心進(jìn)行融合，這樣可以有效降低星座系統(tǒng)內(nèi)部的通信壓力，提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。分布式融合結(jié)構(gòu)也存在一些局限性。由于各個(gè)傳感器是獨(dú)立進(jìn)行局部處理的，可能會損失一些全局信息，導(dǎo)致融合結(jié)果的精度不如集中式融合結(jié)構(gòu)。不同傳感器的局部處理算法和決策標(biāo)準(zhǔn)可能存在差異，這增加了融合中心對局部結(jié)果進(jìn)行融合的難度，需要設(shè)計(jì)合理的融合策略來協(xié)調(diào)不同的局部結(jié)果?；旌鲜饺诤辖Y(jié)構(gòu)結(jié)合了集中式和分布式融合結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)，一部分傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行集中處理，另一部分傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理，然后將兩者的結(jié)果進(jìn)行融合。這種結(jié)構(gòu)能夠根據(jù)具體的測量需求和系統(tǒng)資源情況，靈活地選擇不同的融合方式，在計(jì)算復(fù)雜度、通信負(fù)擔(dān)和融合精度之間找到平衡。在非合作航天器位姿測量中，對于一些對精度要求極高且數(shù)據(jù)量較小的關(guān)鍵傳感器數(shù)據(jù)，可以采用集中式融合；對于一些數(shù)據(jù)量較大但對精度要求相對較低的輔助傳感器數(shù)據(jù)，可以采用分布式融合。例如，在利用視覺傳感器和激光雷達(dá)進(jìn)行非合作航天器位姿測量時(shí)，激光雷達(dá)的高精度距離測量數(shù)據(jù)可以直接傳輸?shù)街醒胩幚砥鬟M(jìn)行集中處理，以確保距離信息的準(zhǔn)確性；而視覺傳感器的大量圖像數(shù)據(jù)則可以先在本地進(jìn)行特征提取和初步處理，然后將處理結(jié)果傳輸?shù)饺诤现行呐c激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，這樣既保證了測量精度，又減輕了通信和計(jì)算負(fù)擔(dān)。綜合考慮非合作航天器的運(yùn)動特性、測量需求以及太空環(huán)境的復(fù)雜性，本研究選擇混合式融合結(jié)構(gòu)作為多源信息融合模型的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。在這種結(jié)構(gòu)下，將視覺傳感器和激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分配和處理。對于激光雷達(dá)獲取的高精度距離數(shù)據(jù)，由于其數(shù)據(jù)量相對較小且對距離測量精度要求高，采用集中式融合方式，直接傳輸?shù)街醒胩幚砥鬟M(jìn)行處理；對于視覺傳感器獲取的大量圖像數(shù)據(jù)，先在本地進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，如采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法提取圖像中的目標(biāo)特征，然后將這些特征信息傳輸?shù)饺诤现行?，與激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以實(shí)現(xiàn)對非合作航天器相對位姿的準(zhǔn)確測量。通過這種混合式融合結(jié)構(gòu)，能夠充分發(fā)揮不同傳感器的優(yōu)勢，提高融合系統(tǒng)的性能和可靠性，滿足非合作航天器位姿測量的復(fù)雜需求。3.2.2融合算法的選擇與改進(jìn)在多源信息融合系統(tǒng)中，融合算法是實(shí)現(xiàn)信息有效融合的核心，它直接決定了融合結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。針對非合作航天器相對位姿測量，常用的融合算法包括卡爾曼濾波、粒子濾波等，每種算法都有其獨(dú)特的原理和適用范圍，需要根據(jù)具體的測量需求進(jìn)行選擇和改進(jìn)?？柭鼮V波是一種基于線性最小方差估計(jì)的遞歸濾波算法，廣泛應(yīng)用于動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)。它通過建立系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測方程，利用前一時(shí)刻的估計(jì)值和當(dāng)前時(shí)刻的測量值來更新對狀態(tài)變量的估計(jì)，以達(dá)到降低估計(jì)誤差的目的。在非合作航天器位姿測量中，卡爾曼濾波算法可以根據(jù)視覺傳感器和激光雷達(dá)等提供的測量數(shù)據(jù)，對航天器的位置和姿態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)。假設(shè)非合作航天器的狀態(tài)向量X_k包括位置和姿態(tài)信息，狀態(tài)方程可以表示為：X_k=F_kX_{k-1}+B_ku_k+w_k其中，F(xiàn)_k是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，描述了狀態(tài)從k-1時(shí)刻到k時(shí)刻的變化；B_k是控制輸入矩陣，u_k是控制輸入；w_k是過程噪聲，通常假設(shè)為高斯白噪聲。觀測方程則表示為：Z_k=H_kX_k+v_k其中，Z_k是觀測向量，H_k是觀測矩陣，v_k是觀測噪聲，也假設(shè)為高斯白噪聲?？柭鼮V波算法通過預(yù)測和更新兩個(gè)步驟來估計(jì)狀態(tài)。在預(yù)測步驟中，根據(jù)狀態(tài)方程預(yù)測下一時(shí)刻的狀態(tài)和協(xié)方差；在更新步驟中，利用觀測值對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行修正，得到更準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)?？柭鼮V波算法具有計(jì)算效率高、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，適用于線性系統(tǒng)且噪聲符合高斯分布的情況。在非合作航天器位姿測量中，如果航天器的運(yùn)動模型可以近似為線性模型，且傳感器噪聲滿足高斯分布，卡爾曼濾波算法能夠有效地融合多源信息，提供較為準(zhǔn)確的位姿估計(jì)。然而，實(shí)際的非合作航天器運(yùn)動往往具有較強(qiáng)的非線性特性，例如在軌道轉(zhuǎn)移、姿態(tài)調(diào)整等過程中，航天器的運(yùn)動方程呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系。在這種情況下，傳統(tǒng)的卡爾曼濾波算法由于其線性假設(shè)，無法準(zhǔn)確地描述系統(tǒng)的狀態(tài)變化，導(dǎo)致估計(jì)誤差增大，甚至濾波發(fā)散。為了應(yīng)對非線性問題，擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）算法被提出。EKF通過對非線性系統(tǒng)進(jìn)行線性化近似，將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題，然后利用卡爾曼濾波的框架進(jìn)行處理。具體來說，EKF通過計(jì)算非線性函數(shù)的雅可比矩陣，將狀態(tài)方程和觀測方程在當(dāng)前估計(jì)值處進(jìn)行一階泰勒展開，得到近似的線性方程，再應(yīng)用卡爾曼濾波算法進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。雖然EKF在一定程度上解決了非線性問題，但它仍然存在一些局限性。由于EKF是基于一階泰勒展開的線性化近似，當(dāng)系統(tǒng)的非線性程度較強(qiáng)時(shí)，線性化誤差會較大，導(dǎo)致估計(jì)精度下降。EKF對初始值的選擇較為敏感，如果初始值不準(zhǔn)確，可能會影響濾波的收斂性和估計(jì)精度。粒子濾波是一種基于蒙特卡洛模擬的非線性濾波算法，它通過一組隨機(jī)樣本（粒子）來近似表示系統(tǒng)狀態(tài)的后驗(yàn)概率分布，從而實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)。粒子濾波算法不依賴于系統(tǒng)模型的線性假設(shè)，能夠處理高度非線性和非高斯噪聲的情況，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性。在非合作航天器位姿測量中，粒子濾波算法可以通過不斷更新粒子的權(quán)重和位置，來逼近非合作航天器的真實(shí)位姿狀態(tài)。粒子濾波算法的基本步驟包括初始化、預(yù)測、更新和重采樣。在初始化階段，根據(jù)先驗(yàn)知識隨機(jī)生成一組粒子，并為每個(gè)粒子分配初始權(quán)重。在預(yù)測階段，根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)動模型對粒子的位置進(jìn)行預(yù)測。在更新階段，根據(jù)觀測值計(jì)算每個(gè)粒子的權(quán)重，權(quán)重越大表示該粒子越接近真實(shí)狀態(tài)。在重采樣階段，根據(jù)粒子的權(quán)重對粒子進(jìn)行重新采樣，權(quán)重較大的粒子被保留，權(quán)重較小的粒子被舍棄，從而得到一組新的粒子，用于下一輪的估計(jì)。粒子濾波算法在處理非線性、非高斯系統(tǒng)時(shí)具有明顯的優(yōu)勢，但它也存在一些缺點(diǎn)。粒子濾波算法的計(jì)算量較大，尤其是在粒子數(shù)量較多時(shí)，需要進(jìn)行大量的計(jì)算來更新粒子的權(quán)重和位置，這可能會影響算法的實(shí)時(shí)性。粒子濾波算法的性能對粒子數(shù)量的選擇較為敏感，如果粒子數(shù)量過少，可能無法準(zhǔn)確地表示系統(tǒng)狀態(tài)的后驗(yàn)概率分布，導(dǎo)致估計(jì)誤差增大；如果粒子數(shù)量過多，雖然可以提高估計(jì)精度，但會增加計(jì)算負(fù)擔(dān)。為了提高非合作航天器相對位姿測量的精度和實(shí)時(shí)性，結(jié)合測量需求對粒子濾波算法進(jìn)行改進(jìn)。針對粒子濾波算法計(jì)算量大的問題，采用重要性采樣策略來減少不必要的計(jì)算。在重要性采樣中，選擇一個(gè)合適的重要性函數(shù)，使得采樣的粒子更集中在狀態(tài)的高概率區(qū)域，從而減少無效粒子的數(shù)量，降低計(jì)算量。例如，可以根據(jù)先驗(yàn)知識和觀測數(shù)據(jù)，選擇一個(gè)與真實(shí)狀態(tài)分布更接近的重要性函數(shù)，使得采樣得到的粒子更有可能接近真實(shí)狀態(tài)，提高采樣效率。為了改善粒子退化問題，引入重采樣技術(shù)。在傳統(tǒng)的粒子濾波中，經(jīng)過多次迭代后，大部分粒子的權(quán)重會變得非常小，只有少數(shù)粒子具有較大的權(quán)重，這會導(dǎo)致粒子的多樣性降低，影響估計(jì)精度。重采樣技術(shù)通過根據(jù)粒子的權(quán)重對粒子進(jìn)行重新采樣，保留權(quán)重較大的粒子，舍棄權(quán)重較小的粒子，從而增加粒子的多樣性?？梢圆捎孟到y(tǒng)重采樣、分層重采樣等方法來實(shí)現(xiàn)重采樣，這些方法能夠更有效地保留粒子的多樣性，提高估計(jì)精度。還可以結(jié)合其他技術(shù)來進(jìn)一步優(yōu)化粒子濾波算法。將粒子濾波與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對粒子進(jìn)行分類和篩選，提高粒子的質(zhì)量和估計(jì)精度。利用深度學(xué)習(xí)算法對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，將提取到的特征信息作為粒子濾波的輸入，增強(qiáng)粒子濾波對復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力。通過對常用融合算法的分析和改進(jìn)，選擇改進(jìn)后的粒子濾波算法作為非合作航天器相對位姿測量的主要融合算法。這種算法能夠充分發(fā)揮粒子濾波處理非線性、非高斯系統(tǒng)的優(yōu)勢，同時(shí)通過改進(jìn)措施提高算法的實(shí)時(shí)性和精度，滿足非合作航天器相對位姿測量的復(fù)雜需求。四、相對位姿測量算法實(shí)現(xiàn)4.1圖像信息處理與特征提取4.1.1圖像預(yù)處理在基于多源信息融合的非合作航天器相對位姿測量系統(tǒng)中，雙目相機(jī)獲取的圖像是重要的信息來源之一。然而，由于太空環(huán)境的復(fù)雜性以及相機(jī)自身的特性，原始圖像往往存在噪聲、模糊等問題，這會嚴(yán)重影響后續(xù)的特征提取和位姿解算精度。因此，對雙目相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行預(yù)處理是至關(guān)重要的一步，通過采用濾波、降噪等方法，可以有效提高圖像質(zhì)量，為后續(xù)的處理提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在圖像降噪方面，常用的方法有均值濾波、高斯濾波和中值濾波等。均值濾波是一種簡單的線性濾波方法，它通過計(jì)算鄰域內(nèi)像素的平均值來替換中心像素的值。對于一個(gè)3\times3的鄰域，均值濾波的計(jì)算公式為：G(x,y)=\frac{1}{9}\sum_{i=-1}^{1}\sum_{j=-1}^{1}F(x+i,y+j)其中，F(xiàn)(x,y)是原始圖像在(x,y)處的像素值，G(x,y)是濾波后圖像在(x,y)處的像素值。均值濾波雖然能夠在一定程度上降低噪聲，但它會使圖像變得模糊，尤其是對于圖像中的邊緣和細(xì)節(jié)信息，會造成較大的損失。高斯濾波則是一種基于高斯函數(shù)的線性平滑濾波方法，它能夠根據(jù)像素與中心像素的距離對鄰域內(nèi)的像素進(jìn)行加權(quán)平均，距離中心像素越近的像素權(quán)重越大。高斯濾波的模板系數(shù)是根據(jù)高斯函數(shù)計(jì)算得到的，對于一個(gè)5\times5的高斯模板，其系數(shù)分布如下：\begin{bmatrix}0.003765&0.015019&0.023792&0.015019&0.003765\\0.015019&0.059912&0.094907&0.059912&0.015019\\0.023792&0.094907&0.150342&0.094907&0.023792\\0.015019&0.059912&0.094907&0.059912&0.015019\\0.003765&0.015019&0.023792&0.015019&0.003765\end{bmatrix}高斯濾波在去除噪聲的同時(shí)，能夠較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，因?yàn)樗鼘︵徲騼?nèi)的像素進(jìn)行了加權(quán)處理，使得邊緣處的像素不會被過度平滑。在非合作航天器相對位姿測量中，圖像中的邊緣和細(xì)節(jié)信息對于準(zhǔn)確識別目標(biāo)航天器的特征至關(guān)重要，因此高斯濾波是一種常用的圖像降噪方法。中值濾波是一種非線性濾波方法，它將鄰域內(nèi)的像素按照灰度值進(jìn)行排序，然后用中間值替換中心像素的值。中值濾波對于椒鹽噪聲等脈沖噪聲具有很好的抑制效果，因?yàn)樗粫窬禐V波和高斯濾波那樣，將噪聲點(diǎn)的影響擴(kuò)散到周圍的像素。例如，對于一個(gè)3\times3的鄰域，中值濾波的處理過程如下：首先將鄰域內(nèi)的9個(gè)像素的灰度值進(jìn)行排序，然后取中間值作為中心像素的新值。中值濾波在保留圖像邊緣和細(xì)節(jié)信息方面也具有一定的優(yōu)勢，因?yàn)樗粫D像進(jìn)行平滑處理，而是直接用鄰域內(nèi)的中間值替換中心像素的值。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)圖像的噪聲特點(diǎn)和后續(xù)處理的需求選擇合適的降噪方法。如果圖像中主要是高斯噪聲，高斯濾波可能是一個(gè)較好的選擇；如果圖像中存在較多的椒鹽噪聲，中值濾波則更為有效。還可以結(jié)合多種降噪方法，如先使用中值濾波去除椒鹽噪聲，再使用高斯濾波進(jìn)一步平滑圖像，以達(dá)到更好的降噪效果。除了降噪，圖像增強(qiáng)也是圖像預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)。圖像增強(qiáng)的目的是提高圖像的對比度和清晰度，使圖像中的目標(biāo)信息更加突出。常用的圖像增強(qiáng)方法有直方圖均衡化、對比度拉伸等。直方圖均衡化是一種通過對圖像的直方圖進(jìn)行調(diào)整來增強(qiáng)圖像對比度的方法。它的基本原理是將圖像的灰度直方圖均勻地分布在整個(gè)灰度范圍內(nèi)，使得圖像中各個(gè)灰度級的像素?cái)?shù)量大致相等。這樣可以增加圖像的動態(tài)范圍，使圖像的細(xì)節(jié)更加清晰。對比度拉伸則是通過對圖像的灰度值進(jìn)行線性變換，將圖像的灰度范圍拉伸到指定的區(qū)間，從而提高圖像的對比度。例如，可以將圖像的灰度范圍從[a,b]拉伸到[0,255]，其中a和b分別是原始圖像的最小灰度值和最大灰度值。在非合作航天器相對位姿測量中，圖像增強(qiáng)可以使目標(biāo)航天器在圖像中的特征更加明顯，便于后續(xù)的特征提取和識別。例如，對于一些表面紋理不明顯的非合作航天器，通過圖像增強(qiáng)可以突出其邊緣和輪廓信息，提高特征提取的準(zhǔn)確性。4.1.2特征提取算法在對雙目相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行預(yù)處理后，接下來需要從圖像中提取能夠反映非合作航天器位姿信息的特征，如角點(diǎn)、邊緣等。這些特征是后續(xù)位姿解算的重要依據(jù)，準(zhǔn)確提取特征對于提高相對位姿測量的精度至關(guān)重要。常用的特征提取算法有尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）、二進(jìn)制魯棒不變可擴(kuò)展特征（BRISK）、加速分割測試特征（FAST）以及基于FAST的ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）算法等。SIFT算法是一種經(jīng)典的特征提取算法，具有尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性和光照不變性等優(yōu)點(diǎn)，能夠在不同尺度、旋轉(zhuǎn)和光照條件下準(zhǔn)確地提取圖像中的特征點(diǎn)。SIFT算法的主要步驟包括尺度空間極值檢測、關(guān)鍵點(diǎn)定位、方向確定和關(guān)鍵點(diǎn)描述。在尺度空間極值檢測階段，SIFT算法通過構(gòu)建高斯差分（DOG）尺度空間，在不同尺度下搜索圖像中的極值點(diǎn)。具體來說，首先對原始圖像進(jìn)行不同尺度的高斯模糊，得到一系列不同尺度的圖像。然后，將相鄰尺度的高斯模糊圖像相減，得到DOG圖像。在DOG圖像中，通過比較每個(gè)像素點(diǎn)與其鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)，找出尺度空間中的極值點(diǎn)，這些極值點(diǎn)即為可能的關(guān)鍵點(diǎn)。在關(guān)鍵點(diǎn)定位階段，通過擬合三維二次函數(shù)來精確確定關(guān)鍵點(diǎn)的位置和尺度，同時(shí)去除低對比度的關(guān)鍵點(diǎn)和不穩(wěn)定的邊緣響應(yīng)點(diǎn)。對于每個(gè)可能的關(guān)鍵點(diǎn)，通過計(jì)算其在尺度空間中的二階導(dǎo)數(shù)，構(gòu)建一個(gè)3\times3\times3的Hessian矩陣。然后，對Hessian矩陣進(jìn)行特征值分解，根據(jù)特征值的大小和比例關(guān)系，判斷關(guān)鍵點(diǎn)的穩(wěn)定性和可靠性。如果關(guān)鍵點(diǎn)的對比度較低或者位于邊緣上，其特征值會呈現(xiàn)出特定的比例關(guān)系，通過設(shè)置閾值可以去除這些不穩(wěn)定的關(guān)鍵點(diǎn)。在方向確定階段，基于圖像局部的梯度方向，為每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)分配一個(gè)或多個(gè)方向，使得后續(xù)的特征描述具有旋轉(zhuǎn)不變性。對于每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，計(jì)算其鄰域內(nèi)像素的梯度方向和幅值。然后，以關(guān)鍵點(diǎn)為中心，構(gòu)建一個(gè)梯度方向直方圖，直方圖的峰值方向即為關(guān)鍵點(diǎn)的主方向。如果存在其他方向的梯度幅值超過主方向幅值的80%，則將這些方向也作為關(guān)鍵點(diǎn)的輔方向。在關(guān)鍵點(diǎn)描述階段，在每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)周圍的鄰域內(nèi)，在選定的尺度上測量圖像局部的梯度，將這些梯度信息變換成一種表示，即SIFT特征描述子。SIFT特征描述子是一個(gè)128維的向量，它通過對關(guān)鍵點(diǎn)鄰域內(nèi)的梯度方向和幅值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和編碼得到。具體來說，以關(guān)鍵點(diǎn)為中心，將其鄰域劃分為4\times4個(gè)小區(qū)域，每個(gè)小區(qū)域內(nèi)計(jì)算8個(gè)方向的梯度直方圖，這樣總共可以得到4\times4\times8=128個(gè)值，組成SIFT特征描述子。SIFT特征描述子具有很強(qiáng)的獨(dú)特性和穩(wěn)定性，能夠在不同圖像之間進(jìn)行準(zhǔn)確的匹配。然而，SIFT算法也存在一些缺點(diǎn)，如計(jì)算復(fù)雜度高、計(jì)算量大，對硬件性能要求較高，難以滿足實(shí)時(shí)性要求較高的非合作航天器相對位姿測量任務(wù)。此外，SIFT算法的專利限制也在一定程度上影響了其廣泛應(yīng)用。ORB算法是一種基于FAST特征點(diǎn)和BRIEF描述子的快速特征提取算法，它在保持一定特征提取精度的同時(shí)，大大提高了計(jì)算效率，具有較好的實(shí)時(shí)性。ORB算法的主要步驟包括特征點(diǎn)檢測和特征點(diǎn)描述。在特征點(diǎn)檢測階段，ORB算法采用FAST算法來檢測圖像中的角點(diǎn)。FAST算法的原理是通過判斷一個(gè)像素點(diǎn)周圍鄰域內(nèi)的像素灰度值與該像素點(diǎn)灰度值的差異，來確定該像素點(diǎn)是否為角點(diǎn)。具體來說，以某個(gè)像素點(diǎn)為中心，在其周圍半徑為3的鄰域內(nèi)選取16個(gè)像素點(diǎn)。如果在這16個(gè)像素點(diǎn)中，存在連續(xù)的n個(gè)像素點(diǎn)（通常n=12）的灰度值都大于或小于該像素點(diǎn)的灰度值加上一個(gè)閾值t，則認(rèn)為該像素點(diǎn)是一個(gè)角點(diǎn)。為了提高檢測效率，F(xiàn)AST算法還采用了一些優(yōu)化策略，如先對候選點(diǎn)的周圍每隔90度的點(diǎn)進(jìn)行測試，如果這些點(diǎn)不符合閾值要求，則直接剔除該候選點(diǎn)，不再進(jìn)行后續(xù)的檢測。在特征點(diǎn)描述階段，ORB算法采用BRIEF描述子來描述檢測到的特征點(diǎn)。BRIEF描述子是一種二進(jìn)制描述子，它通過對特征點(diǎn)鄰域內(nèi)的像素對進(jìn)行比較，生成一系列的二進(jìn)制位，組成描述子。具體來說，對于一個(gè)特征點(diǎn)，在其鄰域內(nèi)隨機(jī)選取n對像素點(diǎn)（通常n=256），比較每對像素點(diǎn)的灰度值大小，如果第一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值大于第二個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，則對應(yīng)的二進(jìn)制位為1，否則為0。這樣，通過n對像素點(diǎn)的比較，就可以生成一個(gè)n位的二進(jìn)制描述子。為了使BRIEF描述子具有旋轉(zhuǎn)不變性，ORB算法在計(jì)算BRIEF描述子時(shí)，會根據(jù)特征點(diǎn)的主方向?qū)︵徲騼?nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使得描述子的計(jì)算方向與特征點(diǎn)的主方向一致。ORB算法還對FAST算法和BRIEF描述子進(jìn)行了一些改進(jìn)，以提高算法的性能。在特征點(diǎn)檢測方面，ORB算法采用了非極大值抑制（NMS）策略，去除相鄰的、響應(yīng)值較低的特征點(diǎn)，以保證特征點(diǎn)的均勻分布和穩(wěn)定性。在特征點(diǎn)描述方面，ORB算法通過改進(jìn)BRIEF描述子的生成方式，使其具有更好的區(qū)分性和魯棒性。例如，ORB算法采用了灰度質(zhì)心法來計(jì)算特征點(diǎn)的主方向，提高了主方向計(jì)算的準(zhǔn)確性；在生成BRIEF描述子時(shí)，采用了自適應(yīng)的像素對選擇策略，根據(jù)特征點(diǎn)鄰域內(nèi)的灰度分布情況，動態(tài)地選擇像素對，以提高描述子的獨(dú)特性。在非合作航天器相對位姿測量中，ORB算法由于其計(jì)算效率高、實(shí)時(shí)性好，能夠滿足對測量速度的要求。同時(shí)，ORB算法在一定程度上也具有較好的尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性，能夠在不同姿態(tài)和光照條件下準(zhǔn)確地提取非合作航天器的特征點(diǎn)。例如，在對快速旋轉(zhuǎn)的非合作航天器進(jìn)行位姿測量時(shí)，ORB算法能夠快速地檢測和描述特征點(diǎn)，為后續(xù)的位姿解算提供及時(shí)的信息。然而，ORB算法在特征點(diǎn)的穩(wěn)定性和獨(dú)特性方面相對SIFT算法略遜一籌，在一些對特征點(diǎn)精度要求極高的場景下，可能需要結(jié)合其他算法或進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。4.2激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理與匹配4.2.1點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理激光雷達(dá)通過發(fā)射激光束并接收反射光來獲取目標(biāo)物體的距離信息，進(jìn)而生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)。其工作原理基于飛行時(shí)間（TimeofFlight，ToF）法，即測量激光從發(fā)射到接收的時(shí)間間隔，根據(jù)光速計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)與激光雷達(dá)之間的距離。假設(shè)激光的飛行時(shí)間為t，光速為c，則目標(biāo)點(diǎn)的距離d可表示為：d=\frac{1}{2}ct在實(shí)際測量中，激光雷達(dá)會在不同的角度發(fā)射激光束，從而獲取目標(biāo)物體在多個(gè)方向上的距離信息，這些距離信息構(gòu)成了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的基本元素。每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)包含三維坐標(biāo)信息(x,y,z)，其中x、y、z分別表示在笛卡爾坐標(biāo)系中的三個(gè)方向的坐標(biāo)值。在非合作航天器相對位姿測量中，激光雷達(dá)通常安裝在測量航天器上，通過對非合作航天器表面的掃描，獲取其表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含了非合作航天器的形狀、尺寸和姿態(tài)等信息。然而，直接獲取的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)往往存在噪聲和離群點(diǎn)，這些噪聲和離群點(diǎn)會影響后續(xù)的點(diǎn)云匹配和位姿解算精度。因此，需要對原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。常用的點(diǎn)云濾波方法有體素濾波、統(tǒng)計(jì)濾波和高斯濾波等。體素濾波是一種基于空間體素劃分的濾波方法，它將點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間劃分為一個(gè)個(gè)小的體素，每個(gè)體素可以看作是一個(gè)三維的小立方體。在每個(gè)體素內(nèi)，通過計(jì)算點(diǎn)的質(zhì)心來代表該體素內(nèi)的所有點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的下采樣。體素濾波的優(yōu)點(diǎn)是可以有效地減少點(diǎn)云數(shù)據(jù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保留點(diǎn)云的整體形狀和結(jié)構(gòu)信息。在非合作航天器相對位姿測量中，由于激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量可能非常大，采用體素濾波可以快速地對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，提高后續(xù)處理的效率。體素濾波可能會丟失一些細(xì)節(jié)信息，因?yàn)樗皿w素質(zhì)心代替了體素內(nèi)的所有點(diǎn)，對于一些表面細(xì)節(jié)豐富的非合作航天器，可能會影響點(diǎn)云匹配的精度。統(tǒng)計(jì)濾波是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的濾波方法，它通過計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)與其鄰域內(nèi)點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)信息，如距離、法向量等，來判斷該點(diǎn)是否為噪聲點(diǎn)或離群點(diǎn)。對于每個(gè)點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)其與鄰域內(nèi)點(diǎn)的距離，若該點(diǎn)與鄰域內(nèi)點(diǎn)的平均距離超出一定的閾值范圍，則認(rèn)為該點(diǎn)是離群點(diǎn)，將其去除。統(tǒng)計(jì)濾波的優(yōu)點(diǎn)是能夠有效地去除離群點(diǎn)，保留真實(shí)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提高點(diǎn)云數(shù)據(jù)的可靠性。在非合作航天器相對位姿測量中，由于太空環(huán)境復(fù)雜，激光雷達(dá)可能會受到各種干擾，導(dǎo)致點(diǎn)云數(shù)據(jù)中出現(xiàn)離群點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)濾波可以有效地識別并去除這些離群點(diǎn)，保證后續(xù)位姿解算的準(zhǔn)確性。統(tǒng)計(jì)濾波的效果依賴于鄰域大小和閾值的選擇，若選擇不當(dāng)，可能會誤刪一些真實(shí)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，或者無法去除所有的離群點(diǎn)。高斯濾波是一種基于高斯函數(shù)的平滑濾波方法，它通過對每個(gè)點(diǎn)及其鄰域內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均來平滑點(diǎn)云數(shù)據(jù)。高斯濾波的權(quán)重是根據(jù)高斯函數(shù)計(jì)算得到的，距離中心越近的點(diǎn)權(quán)重越大，距離中心越遠(yuǎn)的點(diǎn)權(quán)重越小。高斯濾波的優(yōu)點(diǎn)是能夠在一定程度上平滑點(diǎn)云數(shù)據(jù)，去除噪聲，同時(shí)保留點(diǎn)云的局部特征。在非合作航天器相對位姿測量中，高斯濾波可以用于去除點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，使點(diǎn)云數(shù)據(jù)更加平滑，有利于后續(xù)的點(diǎn)云匹配和特征提取。高斯濾波可能會導(dǎo)致點(diǎn)云數(shù)據(jù)的邊緣信息模糊，因?yàn)樗鼘︵徲騼?nèi)的點(diǎn)進(jìn)行了加權(quán)平均，在一定程度上會使邊緣處的點(diǎn)云變得平滑，影響對非合作航天器邊緣特征的提取和識別。在實(shí)際應(yīng)用中，通常會根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和后續(xù)處理的需求，選擇合適的濾波方法或結(jié)合多種濾波方法進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理。對于噪聲較多且數(shù)據(jù)量較大的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以先采用體素濾波進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量，然后再使用統(tǒng)計(jì)濾波去除離群點(diǎn)，最后使用高斯濾波平滑數(shù)據(jù)，以獲得高質(zhì)量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。4.2.2點(diǎn)云匹配算法點(diǎn)云匹配是激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的是將激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的目標(biāo)模型或參考點(diǎn)云進(jìn)行匹配，從而獲取目標(biāo)的位姿信息。常用的點(diǎn)云匹配算法有迭代最近點(diǎn)（IterativeClosestPoint，ICP）算法及其變體。ICP算法是一種基于最小二乘法的最優(yōu)配準(zhǔn)方法，它通過迭代的方式尋找兩組點(diǎn)云之間的最優(yōu)剛性變換（旋轉(zhuǎn)和平移），使得兩組點(diǎn)云在某種度量準(zhǔn)則下達(dá)到最佳匹配。假設(shè)存在兩組點(diǎn)云P=\{p_1,p_2,\cdots,p_n\}和Q=\{q_1,q_2,\cdots,q_n\}，ICP算法的基本步驟如下：初始對齊：選擇一個(gè)初始的變換矩陣T，將點(diǎn)云P進(jìn)行初步變換，使其與點(diǎn)云Q在大致位置上對齊。初始變換矩陣可以通過手工標(biāo)定、利用慣性測量單元（IMU）數(shù)據(jù)或其他先驗(yàn)信息來確定。在非合作航天器相對位姿測量中，若已知非合作航天器的大致姿態(tài)和位置范圍，可以利用這些先驗(yàn)信息確定初始變換矩陣，使點(diǎn)云P初步接近點(diǎn)云Q。對應(yīng)點(diǎn)搜索：對于點(diǎn)云P中的每個(gè)點(diǎn)p_i，在點(diǎn)云Q中尋找距離最近的點(diǎn)q_j，作為其對應(yīng)點(diǎn)。通常采用k-最近鄰（k-NearestNeighbor，k-NN）算法或kd-樹（K-Dimensionaltree）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來快速搜索最近點(diǎn)。在大規(guī)模點(diǎn)云數(shù)據(jù)中，使用kd-樹可以顯著提高最近點(diǎn)搜索的效率，減少計(jì)算時(shí)間。變換矩陣計(jì)算：根據(jù)找到的對應(yīng)點(diǎn)對(p_i,q_j)，利用最小二乘法計(jì)算出一個(gè)新的剛性變換矩陣T，該變換矩陣包括旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量t，使得點(diǎn)云P經(jīng)過變換后與點(diǎn)云Q的對應(yīng)點(diǎn)之間的距離平方和最小。假設(shè)點(diǎn)云P經(jīng)過變換T后變?yōu)镻'=\{p_1',p_2',\cdots,p_n'\}，其中p_i'=Rp_i+t，則目標(biāo)函數(shù)為：E(R,t)=\sum_{i=1}^{n}\left\|p_i'-q_i\right\|^2通過求解該目標(biāo)函數(shù)的最小值，可以得到最優(yōu)的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量t。在實(shí)際計(jì)算中，通常使用奇異值分解（SingularValueDecomposition，SVD）等方法來求解該問題。迭代優(yōu)化：將點(diǎn)云P根據(jù)計(jì)算得到的變換矩陣T進(jìn)行變換，然后重復(fù)步驟2和步驟3，直到滿足收斂條件，如對應(yīng)點(diǎn)之間的距離誤差小于某個(gè)預(yù)設(shè)的閾值，或者迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定的最大值。隨著迭代的進(jìn)行，點(diǎn)云P與點(diǎn)云Q之間的匹配逐漸優(yōu)化，最終得到精確的位姿變換關(guān)系。ICP算法具有原理簡單、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，在點(diǎn)云匹配中得到了廣泛應(yīng)用。然而，ICP算法也存在一些局限性。它對初始值的選擇較為敏感，如果初始值與真實(shí)值相差較大，可能會導(dǎo)致算法陷入局部最優(yōu)解，無法收斂到全局最優(yōu)解。在非合作航天器相對位姿測量中，若初始變換矩陣選擇不當(dāng)，ICP算法可能無法準(zhǔn)確地匹配點(diǎn)云，從而導(dǎo)致位姿解算誤差較大。ICP算法的計(jì)算量較大，尤其是在點(diǎn)云數(shù)據(jù)量較大時(shí)，對應(yīng)點(diǎn)搜索和變換矩陣計(jì)算的過程會消耗大量的時(shí)間和計(jì)算資源，影響算法的實(shí)時(shí)性。為了克服ICP算法的局限性，研究人員提出了許多改進(jìn)的ICP算法?；谔卣鞯腎CP算法，它先從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取特征點(diǎn)，如角點(diǎn)、邊緣點(diǎn)等，然后利用這些特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，減少了對應(yīng)點(diǎn)搜索的范圍和計(jì)算量，提高了算法的效率和魯棒性。在非合作航天器相對位姿測量中，通過提取非合作航天器表面的特征點(diǎn)，如衛(wèi)星的太陽能板邊緣、天線等特征部位的點(diǎn)，利用基于特征的ICP算法可以更快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云匹配，提高位姿測量的精度和實(shí)時(shí)性。多分辨率ICP算法也是一種改進(jìn)的方法，它在不同分辨率下對點(diǎn)云進(jìn)行處理，先在低分辨率下進(jìn)行粗匹配，得到一個(gè)大致的變換關(guān)系，然后在高分辨率下進(jìn)行細(xì)匹配，逐步優(yōu)化匹配結(jié)果。這種方法可以減少計(jì)算量，同時(shí)提高算法的收斂速度和穩(wěn)定性。在處理大規(guī)模的非合作航天器點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，多分辨率ICP算法可以先在低分辨率下快速確定點(diǎn)云的大致位置和姿態(tài)，然后在高分辨率下進(jìn)行精確匹配，既保證了匹配的準(zhǔn)確性，又提高了算法的效率。4.3多源信息融合的位姿解算4.3.1融合策略與流程在非合作航天器相對位姿測量中，將圖像特征與點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合是提高測量精度的關(guān)鍵步驟。本研究采用一種從粗到精的融合策略，以充分發(fā)揮兩種數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的位姿解算。在粗匹配階段，主要利用激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和雙目相機(jī)圖像的初步特征進(jìn)行快速匹配，以獲取非合作航天器相對位姿的大致范圍。激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠提供目標(biāo)的三維結(jié)構(gòu)信息，通過點(diǎn)云匹配算法（如ICP算法），可以初步確定目標(biāo)航天器在空間中的位置和姿態(tài)。由于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)分辨率相對較低，對于一些細(xì)節(jié)特征的描述不夠準(zhǔn)確，因此需要結(jié)合雙目相機(jī)圖像的特征信息進(jìn)行補(bǔ)充。雙目相機(jī)圖像經(jīng)過預(yù)處理和特征提取后，得到了一系列的特征點(diǎn)和邊緣信息。將這些特征信息與激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，通過特征匹配算法（如ORB算法的特征匹配部分），找到兩者之間的對應(yīng)關(guān)系。在這個(gè)過程中，利用激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維坐標(biāo)信息，為雙目相機(jī)圖像特征點(diǎn)的匹配提供約束條件，減少匹配的不確定性。例如，根據(jù)激光雷達(dá)測量得到的目標(biāo)航天器大致位置和尺寸信息，可以在雙目相機(jī)圖像中確定一個(gè)較小的搜索區(qū)域，從而快速找到與點(diǎn)云數(shù)據(jù)對應(yīng)的圖像特征點(diǎn)。通過粗匹配，能夠得到非合作航天器相對位姿的初始估計(jì)值，為后續(xù)的精匹配提供基礎(chǔ)。在精匹配階段，基于粗匹配得到的初始位姿估計(jì)值，進(jìn)一步融合圖像特征和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)行更精確的位姿解算。此時(shí)，利用雙目相機(jī)圖像的高分辨率和豐富紋理信息，對目標(biāo)航天器的表面特征進(jìn)行更細(xì)致的分析和匹配。通過對圖像特征點(diǎn)的跟蹤和匹配，結(jié)合三角測量原理，可以計(jì)算出目標(biāo)航天器上各特征點(diǎn)在三維空間中的精確坐標(biāo)。同時(shí)，將這些精確的坐標(biāo)信息與激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合。利用多源信息融合算法（如改進(jìn)的粒子濾波算法），將圖像特征點(diǎn)的坐標(biāo)信息和激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的距離信息進(jìn)行綜合處理，不斷優(yōu)化位姿估計(jì)值。在融合過程中，根據(jù)不同傳感器數(shù)據(jù)的可靠性和精度，動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)的權(quán)重，以提高融合結(jié)果的準(zhǔn)確性。例如，對于雙目相機(jī)在近距離測量時(shí)獲取的高精度特征點(diǎn)坐標(biāo)信息，賦予較高的權(quán)重；對于激光雷達(dá)在遠(yuǎn)距離測量時(shí)的距離信息，根據(jù)其精度情況賦予相應(yīng)的權(quán)重。通過多次迭代優(yōu)化，使位姿估計(jì)值逐漸收斂到真實(shí)值，從而實(shí)現(xiàn)對非合作航天器相對位姿的精確測量。從粗到精的位姿解算流程如下：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：雙目相機(jī)獲取非合作航天器的圖像數(shù)據(jù)，激光雷達(dá)獲取目標(biāo)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪、增強(qiáng)等預(yù)處理操作，對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波、去噪等預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。粗匹配：利用ICP算法對激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行初步匹配，獲取目標(biāo)航天器的大致位姿。同時(shí)，利用ORB算法提取雙目相機(jī)圖像的特征點(diǎn)，并與點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和粗匹配，得到相對位姿的初始估計(jì)值。精匹配：基于粗匹配得到的初始位姿，對雙目相機(jī)圖像特征點(diǎn)進(jìn)行更精確的跟蹤和匹配，計(jì)算出特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)。將這些坐標(biāo)信息與激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)利用改進(jìn)的粒子濾波算法進(jìn)行深度融合，通過多次迭代優(yōu)化，得到精確的非合作航天器相對位姿。結(jié)果輸出：將最終的位姿解算結(jié)果輸出，為后續(xù)的航天器操作提供準(zhǔn)確的位姿信息。4.3.2位姿優(yōu)化算法在初步解算得到非合作航天器的相對位姿后，為了進(jìn)一步提高測量精度，采用非線性優(yōu)化算法對其進(jìn)行優(yōu)化。常用的非線性優(yōu)化算法有高斯牛頓法、Levenberg-Marquardt算法等，本研究選擇Levenberg-Marquardt算法對相對位姿進(jìn)行優(yōu)化。Levenberg-Marquardt算法是一種結(jié)合了高斯牛頓法和梯度下降法優(yōu)點(diǎn)的優(yōu)化算法，它在處理非線性最小二乘問題時(shí)具有較好的收斂性和穩(wěn)定性。在非合作航天器相對位姿測量中，將位姿估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為非線性最小二乘問題。假設(shè)測量得到的圖像特征點(diǎn)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)與真實(shí)位姿之間存在誤差，通過最小化這個(gè)誤差來優(yōu)化位姿估計(jì)值。定義誤差函數(shù)為：e(x)=f(x)-y其中，x是待優(yōu)化的位姿參數(shù)（包括旋轉(zhuǎn)和平移參數(shù)），f(x)是根據(jù)位姿參數(shù)x計(jì)算得到的測量值（如圖像特征點(diǎn)的投影位置、點(diǎn)云數(shù)據(jù)的匹配位置等），y是實(shí)際測量得到的值。Levenberg-Marquardt算法的迭代公式為：(J^TJ+\lambdaI)\Deltax=-J^Te(x)其中，J是誤差函數(shù)e(x)關(guān)于位姿參數(shù)x的雅可比矩陣，\lambda是阻尼因子，I是單位矩陣，\Deltax是位姿參數(shù)的增量。在每次迭代中，根據(jù)當(dāng)前的位姿估計(jì)值x計(jì)算誤差函數(shù)e(x)和雅可比矩陣J。然后，通過求解上述方程得到位姿參數(shù)的增量\Deltax。根據(jù)\Deltax更新位姿估計(jì)值x，即x=x+\Deltax。阻尼因子\lambda在算法中起著關(guān)鍵作用。當(dāng)\lambda較小時(shí)，算法更接近高斯牛頓法，收斂速度較快，但可能會陷入局部最優(yōu)解；當(dāng)\lambda較大時(shí)，算法更接近梯度下降法，收斂速度較慢，但能保證更好的穩(wěn)定性，避免陷入局部最優(yōu)解。在迭代過程中，根據(jù)誤差的變化情況自適應(yīng)地調(diào)整阻尼因子\lambda。如果迭代后誤差減小，則減小\lambda，加快收斂速度；如果誤差增大，則增大\lambda，以保證算法的穩(wěn)定性。通過不斷迭代，使誤差函數(shù)e(x)逐漸減小，直到滿足收斂條件（如誤差小于某個(gè)預(yù)設(shè)閾值或迭代次數(shù)達(dá)到最大值）。此時(shí)，得到的位姿參數(shù)即為優(yōu)化后的非合作航天器相對位姿，其精度得到了顯著提高。在實(shí)際應(yīng)用中，為了提高算法的效率和穩(wěn)定性，還可以采取一些優(yōu)化措施。采用稀疏矩陣技術(shù)來存儲和計(jì)算雅可比矩陣，以減少內(nèi)存占用和計(jì)算量；在每次迭代前，對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和異常值，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。通過這些優(yōu)化措施，Levenberg-Marquardt算法能夠更有效地對非合作航天器相對位姿進(jìn)行優(yōu)化，為高精度的位姿測量提供有力支持。五、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析5.1仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施5.1.1仿真環(huán)境搭建為了全面、準(zhǔn)確地驗(yàn)證基于多源信息融合的非合作航天器相對位姿測量方法的性能，利用專業(yè)的航天仿真軟件STK（SatelliteToolKit）搭建了高精度的仿真環(huán)境。STK軟件具有強(qiáng)大的航天系統(tǒng)建模和分析功能，能夠逼真地模擬太空場景，為實(shí)驗(yàn)提供了可靠的平臺。在仿真環(huán)境中，詳細(xì)構(gòu)建了非合作航天器的模型。根據(jù)實(shí)際航天器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，精確設(shè)定了非合作航天器的形狀、尺寸、質(zhì)量分布等物理屬性。對于常見的衛(wèi)星型非合作航天器，設(shè)置其主體為圓柱體，直徑為3米，高度為5米，太陽能板展開長度為10米。通過這些詳細(xì)的參數(shù)設(shè)置，使非合作航天器模型盡可能接近真實(shí)情況，以提高實(shí)驗(yàn)的真實(shí)性和可靠性。同時(shí)，在仿真環(huán)境中精確模擬了非合作航天器的各種運(yùn)動狀態(tài)。設(shè)定了不同的軌道參數(shù)，包括軌道高度、軌道傾角、偏心率等，以模擬不同軌道類型下非合作航天器的運(yùn)動。設(shè)置軌道高度為500公里，軌道傾角為60度，偏心率為0.01的近地軌道，以及軌道高度為36000公里的地球靜止軌道等。還考慮了非合作航天器的姿態(tài)運(yùn)動，包括繞三個(gè)坐標(biāo)軸的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動，設(shè)定了不同的旋轉(zhuǎn)角速度和角加速度，以模擬其復(fù)雜的姿態(tài)變化。例如，設(shè)定繞x軸的旋轉(zhuǎn)角速度為0