空间控制技术与应用 ›› 2022, Vol. 48 ›› Issue (3): 63-71.doi: 10.3969/j.issn.1674 1579.2022.03.008
摘要: 基于TOF(time of flight)相机设计一种融合目标二维灰度信息与三维点云信息的位姿估计算法框架,解算追踪星与非合作目标之间的相对位姿.该算法框架使用TOF相机获取的目标的灰度图像和三维点云数据,采用基于弧段的椭圆提取方法和ICP(iterative closest point)点云迭代方法求解非合作目标的相对位姿信息.融合了基于灰度图像的图像处理算法与基于点云的位姿优化迭代算法提高了位姿解算算法的精度与鲁棒性,通过地面测试试验验证了所提算法框架的性能.在轨试验表明本文所提算法框架可以稳定有效地解算超近程空间非合作目标的相对位姿,为追踪星GNC分系统提供可靠导航信息且TOF相机输出相对位姿精度优于2°、5 cm.
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