一種基於雙目光流的空間目標旋轉軸及質心估計方法

2023-12-08 08:03:46

專利名稱：：一種基於雙目光流的空間目標旋轉軸及質心估計方法
技術領域：
：本發明屬於數字圖像處理與空間科學技術交叉的
技術領域：
，具體涉及一種基於雙目光流的空間目標旋轉軸及質心估計方法。該方法通過序列圖像處理和雙目光流計算，來估計空間目標的旋轉軸及質心，可應用於觀測衛星對在太空中處於自旋運動或姿態調節過程中的空間物體的特性測量及觀測衛星與空間物體在逐漸靠近過程中的自主圖像導航。
背景技術：
：視覺運動分析是研究從場景的圖像序列中提取場景中目標物體的結構、位置和運動信息的理論和方法。這項技術被廣泛的應用於機器人導航、汽車智能交通、非接觸物體測量等領域。在未知環境中，自主導航系統面臨的技術困難已不僅僅是規避靜止物體，而且需要根據環境的變化來跟蹤、觀測、規避運動的物體。比如機器人導航、太空衛星跟蹤編隊等。很多場合需要視覺系統自動地跟蹤和觀測未知物體。對未知目標進行近距離的特性觀測和相對導航，需要處理的核心問題就是估計視覺系統與目標物體之間的相對位置和相對姿態，建立相對導航的運動方程。為此，首先就要估計目標物體的質心或旋轉軸。目前的光流技術通常是基於單目觀測的，即分析單個成像傳感器上的光流來估計物體的速度、距離。女nYairBarniv在文獻"passiverangingusingimageexpansion"(YairBarniv，正EETRANSACTIONSONAEROSPACEANDELECTRONICSYSTEMSVOL.31，NO.1JANUARY1995)中通過光流的變化來估計立方體由遠及近的速度和距離。該文介紹了幾種光流檢測的方法，它只簡單分析了利用單目光流場來估計立方體相對相機的接近速度和相對距離，並沒有分析其他複雜的運動模型，如剛體的旋轉，也沒有結合雙目立體視覺來進行相關研究。由於在進行衛星編隊飛行或者交會時需要對目標的質心進行準確定位，因此準確估計衛星的質心是非常必要的。目前國內外對空間目標進行質心估計的研究還停留在針對合作目標(能夠與目標進行實時通訊交流)和具備先驗知識的目標(已知目標的三維特徵或其他信息)階段。對於非合作目標和未知目標的質心估計，國內外還沒有相關文獻報導。而本發明中介紹的方法可適用於非合作的未知目標。
發明內容本發明的目的是提供一種基於雙目光流的空間目標旋轉軸及質心估計方法，該方法可有效估計空間自旋目標的旋轉軸和質心，從而解決觀察衛星與目標的相對導航與定位問題。本發明提供的基於雙目光流的空間目標旋轉軸及質心估計方法，其步驟包括(1)對左、右視圖進行特徵點檢測，左、右視圖分別由左、右相機同時拍攝，並且包括至少五個時刻的圖像對；(2)相隔至少一幀按時序依次分別計算左、各視圖的光流，得到特徵點的雙目光流。(3)根據特徵點的雙目光流進行單位時間內三維運動矢量的重建。(4)由單個特徵點的三維運動矢量序列對旋轉軸進行單次估計，並計算出該特徵點運動軌跡半徑。(5)根據各特徵點擬合軌跡的半徑，將各軌跡平面的法矢量以及軌跡圓心進行加權平均，得到最終的旋轉軸的空間方程。(6)在另外的時間段，當目標的旋轉軸改變後，重複步驟(1)(5)，得到另一條旋轉軸的空間方程，與前一次求出的旋轉軸的方程聯立，求解出目標的質心空間坐標。根據運動力學原理，空間自旋目標的質心必然在其旋轉軸上，針對這一物理特性，本發明通過目標特徵點在兩個成像傳感器獲取的序列圖像上形成的光流，估計其運動軌跡，進而估計目標的旋轉軸，通過估計不同時段的多條旋轉軸，從而估計目標的質心。本發明的優點在於不需要目標物體的先驗信息，也不需要在目標物體上設置星標，而是通過兩個成像傳感器(如雙目可見光相機或紅外相機)獲取的序列圖像，根據物體運動特徵點在兩個成像面上形成的光流來估計目標物體的旋轉軸和質心。由該方法估計的自旋運動目標(包括調姿過程中的短暫自旋運動)質心的相對誤差小於10%。圖1是本發明方法的處理流程圖2是對同一特徵點在運動過程中逐幀計算光流；圖3是對同一特徵點在運動過程中採取隔n-l幀計算光流；圖4是三維運動矢量到雙目成像系統的投影模型；圖5是特徵點圓弧軌跡示意圖6是估計的特徵點空間運動軌跡有拐點時，對旋轉軸估計的影響；圖7是目標在不同時刻的三個旋轉軸的估計(A、A、^分別為目標在z;、T2、石時刻的實際旋轉軸，/,、/2、/3分別為相應的估計旋轉軸)；圖8是7;時間段，檢測得到的4個特徵點，L為旋轉軸；圖9是7;時間段，隔1幀計算的4個特徵點在觀測時間內的光流軌跡；圖IO是目標繞第一個軸旋轉時，最終估計的旋轉軸L'(虛線)與實際旋轉軸L(實線)比較；圖11是7;時間段，對目標特徵點B以相鄰幀計算光流後，估計的旋轉軸L，(虛線)與實際旋轉軸L(實線)的比較；圖12是A時間段，對目標特徵點B按時序依次隔一幀計算光流後，估計的旋轉軸L'(虛線)與實際旋轉軸L(實線)的比較；圖13是K時間段，檢測得到的4個特徵點，L為旋轉軸；圖14是目標繞第二個軸旋轉時，最終估計的旋轉軸L'(虛線)與實際旋轉軸L(實線)比較；圖15是^時間段，檢測得到的4個特徵點，L為旋轉軸；圖16是目標繞第三個軸旋轉時，最終估計的旋轉軸L，(虛線)與實際旋軸L(實線)比較；圖17是表示三條估計軸與實際軸的誤差角度隨計算光流所隔幀數的變化(A、丄2、A分別對應7;、T2、石三個時刻)；圖18是表示三條估計軸與實際軸的誤差距離隨計算光流所隔幀數的變化(A、z2、A分別對應j;、r2、5三個時刻)。具體實施例方式下面結合附圖和實例對本發明作進一步詳細的說明。本發明利用兩個可見光相機形成雙目立體視覺系統拍攝自轉的目標，目標的形殊點(如角點)會在兩個相機的像面上形成三維運動軌跡的二維投影，這些三維運動軌跡在像面上的二維投影稱為"光流"。同一個點在兩個相機上形成的光流稱作光流立體像對，本發明的主要方法就是根據自轉目標上多個形殊點在兩相機上的光流立體像對，估計出目標的旋轉軸，由於物體自轉的旋轉軸經過物體的質心，所以當目標在不同時段繞不同旋轉軸旋轉時，就可以根據兩次(或多次)旋轉的旋轉軸估計出物體的質心位置。如圖1所示，本發明方法包括以下步驟(1)對左、右視圖進行特徵點檢測，左、右視圖分別由左、右相機同時拍攝，並且包括至少五個時刻的圖像對；通常目標表面結構豐富，特別是多面體構成的衛星物體，完全可以選擇符合條件的特徵點來進行光流檢測。可以用Canny或其它邊緣算子提取目標的邊緣信息，再根據Hough變換檢測直線段並計算相鄰直線段的交點的方法，檢測出目標的角點，另夕卜，可利用Harris角點檢測或者SUSAN角點檢測法輔助檢測目標角點，以提高角點檢測的精度。(2)相隔至少一幀按時序依次分別計算左、各視圖的光流，得到特徵點的雙目光流。計算光流的圖像對可以是非相鄰幀的。如圖2所示，相鄰幀計算光流得到的每個光流較小，這使得後面重建三維運動矢量的誤差較大。因此，為了提高重建三維運動矢量的精度，本發明推出了按時序依次隔至少一幀計算特徵點光流的方法。如圖3所示，圖中的序號表示時刻數，各序號所對應的點表示特徵點在該時刻在圖像中的位置。那麼，為了得到較大的光流，可以延遲n-l幀計算光流，這樣，以第l幀為起點，第n幀為終點可得到一條光流，依此類推，第2幀為起點，第n+l為終點，可得到第二條光流……在具體操作時，可根據實際情況調整相隔的幀數，若目標在圖像中的區域較小，那麼可以適當增大相隔的幀數。(3)根據特徵點的雙目光流進行單位時間內三維運動矢量的重建。三維運動矢量到雙目成像系統的投影模型如圖4所示，在該模型中，一立方體繞旋轉軸做旋轉運動，實線所示的立方體為旋轉之前的狀態，虛線所示的立方體是旋轉之後的狀態，旋轉之前的P點對應於旋轉之後的P，點，^"'即為立方體上某一點的三維運動矢量。(9J，"Z,為左相機坐標系，02義2}^2為右相機坐標系，0,1/^為左相機的成像平面坐標系，0;t/,K平面與0^^平面平行，"t/^為右相機的成像平面坐標系，02(/72平面與0212^平面平行。兩相機均採用針孔模型，而0,和02分別為左右相機的"針孔"，0々;和0^分別為左右相機的焦距，大小都為f。兩相機的光軸與02Z2平行，且基線距離0々2大小為6。。不失一般性，為了計算的簡便，不妨定義空間坐標系與左相機坐標系QZ^Z,重合。在該定義下，左相機坐標系相對空間坐標系不發生旋轉或平移運動，而右相機坐標系相對空間坐標系只發生水平方向的偏移，偏移量即為兩相機的基線距離6。。P點在左相機成像平面的投影為A，屍'點在左相機成像平面的投影為/r，那麼三維運動矢量^^'在左相機成像平面投影形成的光流即為^"'，同理，^"'在右相機成像平面投影形成的光流為圖4中的^"'在左相機成像平面坐標系(9,T/《中，令《的坐標為(^A)，/r的坐標為在右相機成像平面坐標系O，A中，令屍2的坐標為("，。，？2'的坐標為(^',^);在世界坐標系中，令P點的坐標為(U,z)，P'點的坐標為(x',r,z')。由相機針孔模型可得formulaseeoriginaldocumentpage11O/t/^坐標系中，]^"'所在直線的方程為CVf/^坐標系中，^"'所在直線的方程為7,-K/(4)根據圖4所示的三維運動矢量到雙目成像系統的投影模型，可以由三維運動矢量在兩個相機成像平面上投影形成的光流，通過直線重建的方法，估計出三維運動矢量所在空間直線的方程。空間三維運動矢量^^'所在直線在空間坐標系中的方程可以寫為，(一)(5)設左相機成像平面上的光流s/r所在的直線為,右相機成像平面上的光流戶72所在的直線為/2，根據式(5)以及式(3)、(4)/，，/2分別在各自成像平面坐標系的方程可以寫為/,:《")-M=/(叫-)，(6)/2:(p+60;n/H-6(一0)]，(7)其中/>。和/分別為兩個相機之間的基線長度和焦距。由於光流可直接在圖像序列中檢測得到，因此光流所在直線的斜率和截距也可以計算得到，設/，的斜率為A,，截距為m,，/2的斜率為&，截距為m2(這裡斜率的定義為*=^)分別為Av/2:U2-W=m2(8)聯立式(5)式(7)可得*2=(《+60)，附,=/("《-印)/<，由(10)解出fl,M,《，得到直線方程(適用於《^0情況):(10)附,A'-附2)附,一附2&7—Al求出了"，;^後，代入方程(5)，就可求出三維運動矢量i^'所在的直線在空間坐標系中的方程。當q=0，p*0時，空間直線在兩相機成像平面的投影相同/2:^=》由於兩幅圖像在U方向沒有差異(即不存在視差)，無法重建直線。當p=0,q=0時(即空間直線經過坐標原點)，由於針孔模型為仿射投影，直線在圖像上的投影為一個點，此時將不能重建空間直線。(4)由單個特徵點的三維運動矢量序列對旋轉軸進行單次估計，並計算出該特徵點運動軌跡半徑。如圖5所示，目標上某點繞旋轉軸在單位時間t內由A點運動到B點，圓弧軌跡的半徑為R，旋轉的角度為"，線速度為5，單位時間t內，由A點到B點的平均速度為"^與卩的矢量夾角為^。那麼^與^的大小關係就如式(12)所示令目標旋轉的角速度為5-2/，且Q-叾formulaseeoriginaldocumentpage13(12)因目標旋轉的角速度為^，且^=5，那麼由式(12)可得:formulaseeoriginaldocumentpage14(13)以上分析了^與卩的模的關係，矢量卩可看作是矢量^旋轉^後再進行模的放縮得到，令《為^旋轉到；的旋轉矩陣，又令矩陣^的表達式如下formulaseeoriginaldocumentpage14其中，5=)7'，1a1《=/+singW"+[1_cos(三根據以上分析，可得到^與卩的關係如下-化0為5的單位向(14)那麼smv=々0(15)又由於^:5x^i-Q:'.^，因此可得:A8=v'/=sin|—Q/丄。/2《v。'？={sin(i"20<y'+[1—cos(f^)]'S'2}.Si令矩陣M-sin(Qf);+卩-c。s(Qf)〗；'2，展開後可得(16)-(l-cos。00-"/2)(1-cosQ0w/w,-<sinQf(1-cosQf)+sin(1-cos)<+<y/sin-(1-cos—"/2)(1-cosQf)《"/-《sin(1—cosQf)-sin(1-cosQf)"一/+<sin-(1-cos。0(1-z'2)(17)令A點的坐標為(x力,h，zJ，0點的坐標為(x。,j;。，z。)、設^二(x,少，zf，向量25可由雙目立體光流場重建得到，而A點的坐標為向量的起始點，也可由雙目立體光流場重建得到，那麼由式(16)可得到formulaseeoriginaldocumentpage15(18)將參數作如下變量代換:formulaseeoriginaldocumentpage15可得到:formulaseeoriginaldocumentpage15(19)如果只觀測特徵點在一個時間段的空間位置變化(由A運動到B)，可以得到上述3個方程，若觀測該特徵點在多個時間段的運動變化(至少四個時間段)，使方程的係數矩陣的行數大於12，即可以解出^到212。由於formulaseeoriginaldocumentpage15所以可解出O點的坐標(x。,;;。,z。)7。而formulaseeoriginaldocumentpage15(21)又由於；=~/,^是個單位矢量，所以有<2+<2+<2=1，結合式(21)可以解出/，a^7。由於旋轉軸的方向與^"'的方向相同，又解出了該旋轉軸經過點(&,&,&)7'，所以空間坐標系中，旋轉軸的方程為Z-x0=7-^0=Z-z0(22)<<<另外，還可以根據Q-"rcsin^"arcsin^"arcsin^求出物體旋轉的角速度的大小。由於己求出Q和^、、f，所以根據式(17)可求出式(18)中的矩陣M，而由式(20)已求出(;c。^。,z。)7'，因此可根據式(18)得到formulaseeoriginaldocumentpage16所以可求得圓弧軌跡的半徑為formulaseeoriginaldocumentpage16根據上述原理，我們基於目標繞同一個旋轉軸旋轉的左右視圖序列，獲得目標上某一點在一系列時刻的離散運動場投影到左右相機的光流，並且對這一系列光流進行重建，獲得重建後的三維運動矢量，對每個特徵點檢測4組(或4組以上)的光流立體像對，將重建後的三維運動矢量代入式(1S)，可分別得到由不同的特徵點的運動軌跡估計的旋轉軸的方向，以及軌跡的半徑和圓心。某些時刻，當三維運動矢量在兩相機成像面投影得到的光流大小遠小於三維運動矢量本身的大小時(即三維運動矢量與成像平面的角度較大時)，由於光流的雙目視差較小，所以在重建三維運動矢量時，深度信息的損失較大，所以重建誤差也較大，因此在重建三維運動矢量的空間軌跡時，就會表現出在某些時刻重建的軌跡中會出現明顯的拐點(如圖6中A、B兩處所示)。基於以上分析，在單次估計過程中應特別注意在對旋轉軸進行單次估計之前，應首先估計重建的三維運動矢量序列的平滑度，若不對拐點處進行平滑處理，會嚴重影響旋轉軸的估計精度。圖6中，L為實際旋轉軸，L'為估計的旋轉軸，P點為估計錯誤的圓弧軌跡的圓心。(5)根據各特徵點的擬合軌跡的半徑，將各軌跡平面的法矢量以及軌跡圓心進行加權平均，得到最終的旋轉軸的空間方程。由一個點的運動軌跡，可以確定該點的圓弧軌跡的圓心以及垂直於該圓平面的法線方向，而在理論上，而該物體旋轉軸的方向和各個點的圓弧軌跡所在平面的法線方向相同，且經過圓弧的圓心，所以將不同的點的運動軌跡所確定的旋轉軸的方向和圓心的坐標加權平均，就可以最終估計出一個誤差較小的旋轉軸的方向，和旋轉軸所經過的一點(該點就是各個圓弧軌跡圓心加權平均的結果)。由於旋轉半徑大的點所形成的光流的檢測誤差相對較小，因此在加權平均時，半徑較大的運動軌跡所確定的圓心坐標和法線方向所佔的權重應該較大。令每個圓弧軌跡的圓心坐標為(x,，乂,z,)，半徑為i,，軌跡擬合平面的法線方向為"A,c,)，那麼最終估計的圓心坐標(S，；，S)和法線方向^，^，^的計算公式如下所示formulaseeoriginaldocumentpage17(25)(26)因此最終估計的旋轉軸的方程為:formulaseeoriginaldocumentpage17(6)在另外的時間段，當目標的旋轉軸改變後，重複步驟(1)(5)，得到另一條旋轉軸的空間方程，與前一次求出的旋轉軸的方程聯立，求解出目標的質心空間坐標。實例下面結合仿真實例來詳細說明本發明方法的正確性和有效性。假設仿真衛星在a、r2、7^三個時段分別繞三個不同的旋轉軸丄,、丄2、a旋轉。圖7中給出了三個旋轉軸在空間中的相對位置，其中/,、/2、/3是用本方法估計的仿真衛星在三個不同時段的旋轉軸。在7時段，仿真衛星與相機相距20m，相機的視場角為10度，衛星的旋轉軸為圖8中的L，檢測得到的特徵點為圖8中的A、B、C、D。在s時段，仿真衛星與相機相距20m，相機的視場角為20度，衛星的旋轉軸為圖13中的L，檢測得到的特徵點如圖13中的A、B、C、D。在7^時段，仿真衛星與相機相距20m，相機的視場角為20度，衛星的旋轉軸為圖15中的L，檢測得到的特徵點如圖21中的A、B、C、D。為簡化運算，設幀間的時間間隔為1秒，在以上三個時段中，衛星的自轉角速度均為15度/秒，即每幀相對於前一幀物體在世界坐標系中繞軸旋轉了15度。圖9(a)-(d)分別畫出了A、B、C、D各特徵點在《時間段隔1幀計算得到的光流的軌跡。根據步驟(2)和步驟(3)所述，重建衛星主體上4個特徵點在空間中的三維運動場。圖10畫出了在7;時間段4個特徵點的估計運動軌跡與這些軌跡擬合圓的圓心("*"所示)，圖中M點("A"標註)為各個圓心加權平均後的點，該點在估計的旋轉軸L，(圖中虛線所示)上，實線為實際的旋轉軸L。各個點的運動軌跡所在平面的法線方向與實際旋轉軸的方向的夾角記為A^，運動軌跡擬合圓的圓心距離實際旋轉軸的距離記為d，運動軌跡擬合圓的半徑記為R，下表列出了由4個特徵點的運動軌跡計算出的轉軸的方向矢量、^、d與R。表1由隔1幀計算的光流估計第一個旋轉軸的誤差分析tableseeoriginaldocumentpage19加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1,-0.08，-0.32}與軸真實的方向矢量{1，-0.07，-0.37}的誤差夾角為2.2。，估計軸與真實軸的空間距離誤差為O.lm。表2由隔2幀計算的光流估計第一個旋轉軸的誤差分析tableseeoriginaldocumentpage19加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1,-0.08,-0.34}與軸真實的方向矢量{1，-0.07，-0.37}的誤差夾角為2.2度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為O.lm。表3由隔3幀計算的光流估計第一個旋轉軸的誤差分析tableseeoriginaldocumentpage19加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1,-0.08，-0.36}與軸真實的方向矢量{1，-0.07，-0.37}的誤差夾角為2.0度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為0.1m。表4由隔4幀計算的光流估計第一個旋轉軸的誤差分析tableseeoriginaldocumentpage20加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1,-0.07，-0.33}與軸真實的方向矢量U，-0.07，-0.37}的誤差夾角為1.9度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為O.lm。為了說明隔若干幀計算光流能提高旋轉軸的估計精度，我們將本實例中B點的光流分別用逐幀取點計算和隔一幀取點計算進行比較。圖11為以相鄰幀計算光流後，由B點三維運動矢量估計旋轉軸的情況，其中實線L為實際旋轉軸，虛線L'為估計旋轉軸，P點為估計的圓弧軌跡的圓心，用逐幀取點估計的旋轉軸與實際旋轉軸的誤差夾角為10.3度，估計軸與旋轉軸的空間距離誤差為0.53m。圖12為按時序依次隔一幀計算光流後，由B點三維運動矢量估計旋轉軸的情況，其中實線L為實際旋轉軸，虛線L'為估計旋轉軸，P點為估計的圓弧軌跡的圓心，用隔一幀幀取點估計的旋轉軸與實際旋轉軸的誤差夾角為2.6度，估計軸與旋轉軸的空間距離誤差為0.15m。由此可見，隔幀計算光流，確實能在很大程度上提高旋轉軸的估計精度。根據步驟(2)和步驟(3)所述，重建衛星帆板上4個特徵點在空間中的三維運動場。圖14畫出了在^時間段4個特徵點的估計運動軌跡與這些軌跡擬合圓的圓心("*"所示)，圖中的"A"為各個圓心加權平均後的點，該點在估計的旋轉軸(圖中虛線所示)上，實線為真實的旋轉軸。各個點的運動軌跡所在平面的法線方向與實際旋轉軸的方向的夾角記為AS，運動軌跡擬合圓的圓心距離實際旋轉軸的距離記為d，運動軌跡擬合圓的半徑記為R，下表列出了由4個特徵點的運動軌跡計算出的轉軸的方向矢量、△「d與R。表5由隔1幀計算的光流估計第二個旋轉軸的誤差分析tableseeoriginaldocumentpage21加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1,-3.14，3.14}，與軸真實的方向矢量{1，-3.19，3.26}的誤差夾角為2.3度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為0.4m。表6由隔2幀計算的光流估計第二個旋轉軸的誤差分析tableseeoriginaldocumentpage21加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1，-3.16，3.18}，與軸真實的方向矢量U，-3.19，3.26}的誤差夾角為2.2度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為0.3m。表7由隔3幀計算的光流估計第二個旋轉軸的誤差分析tableseeoriginaldocumentpage21tableseeoriginaldocumentpage22加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1,-3.15,3.21}，與軸真實的方向矢量U，-3.19，3.26}的誤差夾角為2.2度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為0.3m。表8由隔4幀計算的光流估計第二個旋轉軸的誤差分析tableseeoriginaldocumentpage22加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1,-3.16,3.22}，與軸真實的方向矢量U，-3.19，3.26}的誤差夾角為2.1度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為0.2m。根據步驟(2)和步驟(3)所述，重建衛星帆板上4個特徵點在空間中的三維運動場。圖16畫出了在r;時間段4個特徵點的估計運動軌跡與這些軌跡擬合圓的圓心("*"所示)，圖中的"A"為各個圓心加權平均後的點，該點在估計的旋轉軸(圖中虛線所示)上，實線為實際的旋轉軸。各個點的運動軌跡所在平面的法線方向與實際旋轉軸的方向的夾角記為A^，運動軌跡擬合圓的圓心距離實際旋轉軸的距離記為d，運動軌跡擬合圓的半徑記為R，下表列出了由4個特徵點的運動軌跡計算出的轉軸的方向矢量、△d與R。表9由隔l幀計算的光流估計第三個旋轉軸的誤差分析tableseeoriginaldocumentpage22tableseeoriginaldocumentpage23加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1,-0.09，-1.33}，與軸真實的方向矢量{1，-0.11，-1.19}的誤差夾角為4.4度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為0.3m。tableseeoriginaldocumentpage23加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1,-0.09,-1.26}，與軸真實的方向矢量U，-0.11，-1.19}的誤差夾角為4.0度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為0.2m。tableseeoriginaldocumentpage23加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1，-0.10,-1.26}，與軸真實的方向矢量{1，-0.11，-1.19}的誤差夾角為4.0度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為0.2m。tableseeoriginaldocumentpage23tableseeoriginaldocumentpage24加權平均後，最終的估計軸的方向矢量為{1，-0.10,-1.23}，與軸真實的方向矢量{1，-0.11，-1.19}的誤差夾角為3.8度，估計軸與真實軸的空間距離誤差為0.2m。圖17表示三條估計軸與實際軸的誤差角度隨計算光流所隔幀數的變化(A、Z2、A分別對應7;、T2、石三個時刻)。圖18表示三條估計軸與實際軸的誤差距離隨計算光流所隔幀數的變化(A、丄2、A分別對應7;、r2、73三個時刻)。最終估計的質心與實際質心的絕對誤差為O.lm。根據以上實驗結果，總結出在運用本發明對空間目標進行旋轉軸估計時應注意以下幾點(1)可適當減小相機的視場角，使目標的感興趣部分在圖像中佔的比例較大，特徵點運動時在圖像中形成的光流較大，提高估計精度。(2)可適當增加計算光流時所隔的幀數，以得到較大的光流，提高估計精度。(3)選擇特徵點時，應選取旋轉半徑較大的特徵點，以得到較大的光流，若旋轉半徑都過小，特徵點的運動在圖像中形成的光流較小，將會影響對旋轉軸方向的估計。權利要求1.一種基於雙目光流的空間目標旋轉軸及質心估計方法，包括步驟(1)對左、右視圖進行特徵點檢測，左、右視圖分別由左、右相機同時拍攝，並且包括至少五個時刻的圖像對；(2)相隔至少一幀按時序依次分別計算左、各視圖的光流，得到特徵點的雙目光流；(3)根據特徵點的雙目光流，通過直線重建的方法，進行特徵點單位時間內三維運動矢量的重建；(4)由單個特徵點的三維運動矢量序列對旋轉軸進行單次估計，並計算出該特徵點運動軌跡半徑；(5)將各軌跡平面的法矢量以及軌跡圓心進行加權平均，得到估計的旋轉軸的空間方程；(6)當目標的旋轉軸改變後，重複步驟(1)～(5)，得到第二條旋轉軸的空間方程，與前一次求出的旋轉軸的方程合併，估計出目標的質心空間坐標。2.根據權利要求1所述的基於雙目光流的空間目標旋轉軸及質心估計方法，其特徵在於，步驟(3)具體包括下述過程如說明書附圖4所示，設旋轉之前的屍點對應於旋轉之後的屍'點，]^F'即為立方體上某一點的三維運動矢量；d,l^為左相機坐標系，02&]^2為右相機坐標系，則空間三維運動矢量？F'所在直線在空間坐標系中的方程為式(I):formulaseeoriginaldocumentpage3(I)其中，a、b、p、q由下式(II)計算:formulaseeoriginaldocumentpage3(II)其中6。和/分別為兩個相機之間的基線長度和焦距，A、m,分別為直線/,的斜率和截距，&、附2分別為直線/2的斜率和截距，^為左相機成像平面上的光流]^"'所在的直線，/2為右相機成像平面上的光流巧巧所在的直線。3.根據權利要求2所述的基於雙目光流的空間目標旋轉軸及質心估計方法，其特徵在於，步驟(4)包括下述過程設任一時段t內，由雙目立體光流場重建得到三維運動矢量:^二0cj,O7'，以及A點的坐標(x」，h,^f，將Q、込……仏作為待求解參數建立如下方程組formulaseeoriginaldocumentpage3觀測該特徵點在至少四個時間段的運動變化，使方程的係數矩陣的行數大於12，解出Q……212;再由式(IV):formulaseeoriginaldocumentpage4(IV)解出該特徵點的旋轉中心O點的坐標0C。,&，Z。)7';令旋轉軸的單位矢量^=~,>/</'，該矢量三個分量的比例關係如式(V)所示formulaseeoriginaldocumentpage4(v)而單位矢量的分量滿足方程<2+<2+<2=1，因此結合式(v)解出fzf，由於旋轉軸的方向與7的方向相同，而0c。，y。，z。f已由式(IV)解出，所以得到單次估計的旋轉軸的方程formulaseeoriginaldocumentpage4(VI)另外，根據求得的O點坐標(x。j。,z。)7'和由雙目立體光流場重建得到的A點坐標(x,山，^f，計算圓弧軌跡的半徑i為formulaseeoriginaldocumentpage4(vn)4.根據權利要求1或2所述的基於雙目光流的空間目標旋轉軸及質心估計方法，其特徵在於，步驟(5)為最終估計的旋轉軸的方程為formulaseeoriginaldocumentpage4(vm)其中，最終估計的圓心坐標(；，^，s)和法線方向^，^，^的計算公式如式(IX)和(X)所示formulaseeoriginaldocumentpage5全文摘要一種基於雙目光流的空間目標旋轉軸及質心估計方法，包括①分別對左右視圖進行特徵點的檢測；②按時序依次隔若干幀計算光流；③根據特徵點的雙目光流進行單位時間內三維運動矢量的重建；④根據每個特徵點的三維運動矢量序列對旋轉軸進行單次估計，並計算出該特徵點運動軌跡半徑；⑤將各軌跡平面的法矢量以及軌跡圓心進行加權平均，得到估計的旋轉軸的空間方程；⑥待目標的旋轉軸改變後，重複步驟①～⑤，得到第二條旋轉軸的空間方程，求解出目標的質心空間坐標。隨著觀測衛星與空間目標的逐步逼近，本發明的估計精度逐漸增加，錯誤逐漸減少，可靠性逐漸增加，實時性與準確性均得到保證；可運用於在未知環境下相對於多面體空間物體的自主圖像導航。文檔編號G01M1/00GK101435732SQ200810236729公開日2009年5月20日申請日期2008年12月9日優先權日2008年12月9日發明者鑫萬,餘白石,楠凍,坤張,張天序,瑩楊申請人:華中科技大學