申请/专利权人：苏州三垣航天科技有限公司

申请日：2023-08-09

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN116958263B

主分类号：G06T7/73

分类号：G06T7/73;G06V10/40;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2023.11.14#实质审查的生效;2023.10.27#公开

摘要：本发明公开了一种空间观测目标姿态识别过程中单目相机智能增强方法，包括以下步骤：S1）、建立简化的空间自由翻滚目标的运动模型；S2）、建立目标特征点在相机平面内的运动预测模型；S3）、获得像素级的特征点的先验概率密度分布函数；S4）、进行实时图像特征点识别；S5）、对步骤S4）识别出的特征点位置进行修正；S6）：利用修正后的特征点对目标姿态进行计算。本发明基于单目相机进行目标特征点提取与姿态识别时，提高相机对图像中特定的特征点的识别成功率，从而提高对目标姿态识别的精度和可靠性。

主权项：1.一种空间观测目标姿态识别过程中单目相机智能增强方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、建立简化的空间自由翻滚目标的运动模型；S2、建立目标特征点在相机平面内的运动预测模型；S3、获得像素级的特征点的先验概率密度分布函数gX；S4、进行实时图像特征点识别，即，通过相机获取当前的目标图像后，根据实际需求，采用至少一种特征点匹配与提取方法可以得到特征点p在图像中的一系列候选点p1,p2,...,pi,...，以及这些候选点所对应的匹配度或置信度h1,h2,...,hi,...，并采用匹配度最高的候选点作为当前图像中的特征点坐标值；S5、对步骤S4识别出的特征点位置进行修正，即通过步骤S3中获得的先验概率密度分布函数gX对步骤S4中新图片识别出的图像中特征点中各候选点的匹配度进行修正，直至找到所有的特征点坐标，即pc,1,pc,2,...,pc,n；S6：利用修正后的特征点对目标姿态进行计算，即获取修正的特征点坐标pc,1,pc,2,...,pc,n的基础上，通过算法计算即可得到目标的姿态及相应的旋转矩阵C；所述步骤S1中建立简化的空间自由翻滚目标的运动模型的具体过程如下：对于空间翻滚目标，其姿态动力学方程为 其中，ω为空间目标的角速度矢量，为角速度相对于时间的导数，J为空间目标的惯量张量矩阵，J-1为J的逆矩阵，τ为目标受到的外力矩；在实际的目标姿态识别任务中，由于观测频率可达到每秒10次或更高，相邻两次观测的时间间隔很小，因此在本方法中忽略两次观测之间陀螺力矩对角速度的影响，即令Jω×ω≈0；在此假设下，目标角速度仅受干扰力矩的影响，姿态动力学方程简化为 定义相邻两次的相机拍摄之间的时间间隔为Δt，则该时间间隔内目标角速度的变化量为假设目标受到的随机干扰力矩满足正态分布，随机干扰力矩的方差矩阵为Qτ，可得到目标的角速度变化量的方差矩阵为J-1QτΔt；定义目标姿态所对应的旋转矩阵为C，同时，在时间间隔Δt内，由目标角速度引起的旋转矩阵的变化量记为ΔCω+Δω，则以姿态旋转矩阵描述的空间自由翻滚目标的离散化运动模型可简化为Ck＝Ck-1·ΔCω+Δω3其中，Ck-1和Ck分别表示第k-1时刻和第k时刻的目标姿态旋转矩阵；由以上推导的目标的角速度变化量的方差矩阵，可得ΔCω+Δω的方差矩阵为DCωJ-1QτΔt2，其中DCω表示旋转矩阵C相对于角速度ω的一阶偏导数矩阵；则经过时间间隔Δt后的目标的旋转矩阵的误差方差矩阵为CDCωJ-1QτCTΔt2；其中，上标T表示矩阵的转置操作符，由定义可知，J-1、Qτ和Δt2的值为不随时间变化的常数，C和DCω的值在短时间内变化幅度很小，也可认为是常值，因此在整个姿态识别的过程中可以近似认为目标的旋转矩阵的误差服从方差恒定的多元正态分布；所述步骤S2中建立目标特征点在相机平面内的运动预测模型的具体过程如下：定义空间目标本体上的特征点p在目标本体坐标系下的坐标为pB，而在观测坐标下的坐标为pI，两坐标之间的关系由旋转矩阵来进行表征，即pI＝CpB4对于目标姿态识别任务来说，目标特征点与目标本体坐标系是固连的，即pB的值为常数；由步骤S1中的运动模型可知，当忽略短时间内的非线性变化特征时，空间翻滚目标的姿态旋转矩阵的预估值的随机误差满足多元正态分布规律，则特征点在观测坐标系下的坐标pI的先验估计值也满足正态分布；定义特征点p在相机成像平面上的像素坐标为pc，满足pc＝MpI5其中，M表示由三维空间坐标系转换到相机像素坐标系的投影矩阵，该矩阵是与时间和状态无关的常数矩阵，其值由相机的焦距、像距以及成像单元尺寸固有参数决定；由于以上坐标转换均为线性变换，因此特征点p在相机图片中的像素坐标pc也近似服从高斯分布，其方差记为Σ，通过步骤S1的分析，有Σ＝MCDCωJ-1QτCTMTΔt2。

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