基于機器視覺的空間組合體地面實驗位姿測量技術研究*

樊星星，王 班，2*，周衛華，郭吉豐

(1.浙江大學 電氣工程學院，浙江 杭州 310027；2.杭州電子科技大學 機械工程學院，浙江 杭州 310018)

0 引 言

目前，空間繩系技術已廣泛應用于人工重力、交會對接、軌道轉移及空間碎片捕獲等方面[1]。空間繩系組合體是空間懸浮下的多個剛體和系繩的組合，如在拖曳過程中可能出現沖擊、擺動、翻滾、纏繞、旋轉等各種現象，需要通過任務星機動及系繩張力(或收放)控制避免出現上述問題[2-3]。為此，研究中需進行地面模擬實驗，在空間繩系組合體地面模擬實驗中需要對目標星和任務星的位姿信息進行實時測量。

以往空間大型桁架的運動位姿(特別是振動情況)常采用加速度計和位移傳感器等(接觸式裝置)等，存在測量誤差較大和傳感器等輔助實驗裝置安裝困難等問題[4]。近年來，非接觸式的機器視覺也在機器人領域和衛星位姿測量中開始應用[5]。徐文福等[6-7]仿真驗證了一種針對三角形類帆板支架的識別策略；張世杰等[8]提出了一種利用單個相機完成非合作航天器間相對位姿參數的測量，在目標物的形狀及幾何尺寸已知情況下，采用迭代算法求解，但計算時間相對較長；楊寧等[9]以航天器本體和星箭對接環作為識別特征，獲取特征的三維信息，實驗是在航天器本體和星箭相對距離為2 m的條件下進行，具有一定局限性。這些研究中測量目標或靜態或運動非常慢，而如繩系組合體地面模擬防沖擊和防纏繞等實驗中需要快速測量[10]，快速獲取任務星和目標星的運動位姿，這方面的技術和研究很少有文獻介紹。

針對以上情況，本文提出一種改進的金字塔多模板匹配算法，以實現運動位姿實時測量。

1 改進的多模板匹配算法

組合體地面仿真模擬實驗中，位姿運動信息測量系統的算法主要由多模板匹配算法和位姿運動信息計算算法組成，為了滿足測量系統的實時性，需要對匹配算法進行在線運行，再通過實時運動計算算法獲得目標星的運動位姿量。

1.1 多模板匹配測量算法改進

傳統模板匹配算法的運算量大、耗時長。一種多分辨率的金字塔式匹配算法，用于對搜索圖和模板進行多級分解后，將其低頻部分作模板匹配，然后逐級上溯，直到在原圖上計算出匹配位置[11-12]。這種算法在識別靜態物體時具有較高的匹配精度，然而在跟蹤動態物體時，實時性和精度不高。

本研究從減少搜索位置和每個位置處的計算量來考慮，基于LabVIEW軟件設計一種改進的圖像金字塔多個目標模板實時匹配算法，并作為測量系統算法的一部分，多模板匹配測量系統算法如圖1所示。

圖1 多模板匹配測量系統算法圖

算法改進如下：

(1)金字塔模板匹配算法須和測量系統其他算法一起線上處理，將機器視覺采集的圖像分為首幀和其他幀序列兩部分，其中首幀圖像用來在線學習后建立多個目標物標志點的模板圖片，模板圖只需在線建立一次，僅包含目標物體上有明顯特征的標志物區域，然后將非首幀圖像序列作為查找任務星和目標星的序列庫；

(2)在非首幀的灰度金字塔圖像序列庫中從分辨率低的金字塔頂層開始匹配查找分層處理后的模板圖，并設置范圍在0～1 000可調的最小匹配分數值參數和期望有效匹配點個數參數，來判斷查找的匹配點是否有效從而減少搜索位置，如果得到候選匹配點匹配分數大于最小匹配值，再將每個候選匹配點按比例映射到下一層的金字塔圖像中，循環此過程，直至查找進行到金字塔最底層圖像，匹配過程結束，同時算法得到的匹配點數須等于給定期望匹配點個數，才認為本次匹配成功，為了提高金字塔匹配的精準度，在匹配過程中可以通過改變模板圖旋轉角度范圍這一參數，允許模板圖旋轉一定角度；

(3)采用多線程編程技術，將多個目標物模板圖的匹配算法運行和繩系組合體位姿運動信息的計算并行進行，以及多個目標物模板的匹配查找并行進行來提高整個測量系統的運行時間。

1.2 剛體平面運動位姿算法

本文在LabVIEW軟件中對視覺系統進行點距標定，建立圖像像素值與實際物理尺寸之間對應關系。在得到匹配點標定的坐標數據后，為了計算目標星(剛體)的平面運動位姿信息(質心的平動及繞質心的轉動)，本研究在目標星表面上有兩個標志點A和B用以計算直線運動速度和轉動速度。其中，A點是目標星中心位置標志物的中心點，B點為目標星表面上標志物的中心點，速度計算示意圖如圖2所示。

圖2 運動速度計算示意圖

設i時刻A點坐標為Ai(xAi，yAi)，B點坐標為Bi(xBi，yBi)，下一時刻A點坐標為Aj(xAj，yAj)，B點坐標為Bj(xBj，yBj)，則有：

(1)

式中：vx—直線速度x軸分量；Δx—前后兩時刻標志點A的x軸位移；Δt—前后兩幀圖像時間；xAi—i時刻標志點A的x軸坐標值；xAj—j時刻標志點A的x軸坐標值。

同理有：

(2)

式中：vy—直線速度y軸分量；Δy—前后兩時刻標志點A的y軸位移；yAi—i時刻標志點A的y軸坐標值；yAj—j時刻標志點A的y軸坐標值。

則目標星直線速度為：

(3)

式中：v—目標星直線速度。

向量AiBi和AjBj用坐標表示分別為：

AiBi=(xBixAi，yBiyAi)AjBj=(xBjxAj，yBjyAj)

可得到角位移量為：

(4)

式中：θ—角位移量；xBi—i時刻標志點B的x軸坐標值；xBj—j時刻標志點B的x軸坐標值；yBi—i時刻標志點B的y軸坐標值；yBj—j時刻標志點B的y軸坐標值。

則目標星的角速度為：

(5)

式中：ω—轉動角速度。

得到目標星的轉動速度為：

(6)

式中：n—轉動速度。

2 實驗系統及測試結果分析

2.1 系統硬件平臺

以繩系組合體地面氣浮平臺實驗系統的構成為例，系統硬件主要由任務星(模擬器)、目標星(模擬器)、千兆以太網工業相機(acA2000-50gc)、Gige Vision幀接收器(美國國家儀器公司)、臺式計算機、張力控制機構和彈性系繩等部分組成。任務星與目標星由彈性系繩連接，并借助氣浮軸承使任務星與目標星在大理石氣浮平臺上處于“懸浮”狀態。在平面氣浮平臺上繩系組合體的位姿主要是位移坐標信息，可對空間繩系組合體進行面內動力學行為及控制過程進行模擬。為了使測試能覆蓋繩系組合體的各種平面運動情況，本研究對目標星分別進行直線運動、定軸旋轉運動和剛體平面運動的測試。

其中，視覺相機的水平/垂直分辨率為2 046像素/1 086像素，相機圖像標定后的像素值和實際距離(cm)的比例系數是6.1，相機位于氣浮平臺正上方，距離氣浮平臺的豎直距離是2.5 m，可測視場范圍包含整個長為3 m，寬2 m的氣浮平臺，測試過程中相機可以獲取整個氣浮平臺上目標物體的位姿信息。

經測試，測量系統中模板匹配算法的單個標志物坐標計算時間在20 ms左右。為了保證目標星的實時在線跟蹤和速度測量精度，所以攝像機每幀圖像采集周期為0.2 s，即取Δt=0.2。

2.2 直線運動測試結果與分析

本研究對4組不同運動速度下的運動物體進行位置和速度測量，采用伺服電機驅動滑塊移動的直線導軌系統模擬目標星直線運動。標志物模板是包含長6 cm和寬4 cm黑色矩形塊的圖片，用來確定標志點位置。

測試實驗系統如圖3所示。

圖3 直線運動測試實驗圖

本研究分別設置滑塊給定參考速度為20 mm/s，40 mm/s，60 mm/s和80 mm/s時進行實驗，測量結果如圖4所示。

圖4 直線運動測試結果

目標星直線運動速度的測量值都在給定值附近波動，4組均值(半徑：mm/s)分別為20.109，40.186，59.979和80.966，在80 mm/s時測試均值比較大，可能原因是導軌滑塊運動速度過快導致。計算4組測試的最大相對誤差分別為：4.77%，4.62%，3.02%和4.25%，直線運動測試最大誤差不超過5%。

2.3 定軸旋轉運動測試結果與分析

建立旋轉運動測試實驗系統如圖5所示。

圖5 旋轉運動測試實驗圖

無刷直流電機可帶動圓盤上的標志物做旋轉運動，其中標志物的模板是包含直徑5 cm的黑色圓環的圖片，用來確定標志點坐標。

在測試系統計算時，本研究采用在目標星低速(5 r/min)旋轉情況下(一般衛星捕獲時的設定轉速大多低于該轉速)，跟蹤定位目標的運動軌跡，通過軌跡坐標求得圓心坐標數據。

目標星分別在20 r/min，40 r/min，60 r/min和80 r/min 4種情況下的轉動測量結果如圖6所示。

圖6 定軸旋轉測試結果

目標星轉動速度測量均值也都接近給定參考值，4組測試的均值(r/min)分別為20.032，40.156，59.858和80.447，由于轉動測試做定軸周期旋轉運動，速度有較長時間達到穩定狀態，轉動測試均值比直線測試均值結果要接近給定值。計算4組測量最大相對誤差分別為4.76%，3.11%，3.83%和4.41%，也均不超過5%。

2.4 剛體平面運動測試結果與分析

在上述單獨測試基礎上，本研究將定軸旋轉實驗裝置固定到直線導軌之上，進行剛體平面運動測試。測試實驗系統如圖7所示。

圖7 平面運動測試平臺

兩個標志物模板分別是包含邊長8 cm的正方形塊和直徑5 cm圓形塊的圖片，分別確定目標星表面上的質心和表面點坐標。

根據繩系組合體地面仿真實驗工況要求，在實驗平臺上以目標星直線速度為20 mm/s，40 mm/s和60 mm/s，轉動速度均為4 r/min 3種情況進行了測試。以直線速度20 mm/s，轉動速度4 r/min為例，測試結果如圖8所示。

圖8 平面運動測試結果

本研究對剛體平面運動3組測試數據處理后可得：直線速度測量均值(mm/s)分別為20.223，40.794，60.802，最大相對誤差為4.84%，4.80%，4.74%；旋轉速度測量均值(r/min)分別為3.988，4.063，4.021，最大相對誤差為4.85%，4.87%，4.72%，速度測量結果都比較接近給定值，且最大相對誤差不超過5%。

3 結束語

基于機器視覺技術，本研究提出改進的多模板金字塔灰度模板匹配算法和剛體平面運動幀間差分速度算法組成測量系統，只需建立目標物的特征標志模板，通過算法可實時得到目標物的運動位姿信息，用于地面氣浮平臺上的視覺圖像檢測識別和目標物體運動位姿實時測量。

為了驗證測量系統的實時性和精度，本研究利用直線導軌和無刷直流電機驅動圓盤轉動搭建實驗測試平臺，進行了相關平動及剛體平面運動測試。實驗結果表明，速度測量最大測量誤差不超過5%，測量結果均接近速度給定參考值。

同時，該測量系統和算法對其他需要動態實時測量剛體運動的實驗場合具有參考意義。

參考文獻(References):

[1] 文 浩.繩系衛星釋放和回收的動力學控制[D].南京：南京航空航天大學航空宇航學院，2008.

[2] 趙國偉，張興民，唐 斌，等.空間繩系拖拽系統擺動特性與平穩控制[J].北京航空航天大學學報，2016，42(4)：694-696.

[3] 劉海濤，張青斌，楊樂平，等.繩系拖曳離軌過程中的擺動抑制策略[J].國防科技大學學報，2014，36(6)：164-168.

[4] 劉福強，岳 林，張令彌.基于加速度測量的柔性智能桁架結構振動主動控制實驗研究[J]. 宇航學報，2001，22(3)：21-23.

[5] 劉 偉，徐 斌.衛星氣浮平臺視覺測量系統研究[J].微計算機信息，2008，24(4)：124-126.

[6] 徐文福，梁 斌，李 成，等.基于立體視覺的航天器相對位姿測量方法與仿真研究[J].宇航學報，2009，30(4)：1421-1428.

[7] 徐文福，梁 斌，李 成，等.空間機器人捕獲非合作目標的測量與規劃方法[J].機器人，2010，32(1)：61-69.

[8] 張世杰，曹喜濱，陳 閩.非合作航天器間相對位姿的單目視覺確定算法[J].南京理工大學學報，2006，30(5)：564-568.

[9] 楊 寧，申景詩，張建德，等.基于立體視覺的空間非合作航天器相對位姿自主測量[J].光學精密工程，2017，5(5)：1332-1336.

[10] 王 班.空間繩網捕獲后繩系組合體張力控制技術研究[D].杭州：浙江大學電氣工程學院，2015.

[11] 羅鐘鉉，劉成明.灰度圖像匹配的快速算法[J].計算機輔助設計與圖形學學報，2005，17(5)：966-968.

[12] 劉云峰，楊小岡，齊乃新.基于模板匹配的前視自動目標識別模型[J].兵工自動化，2016，35(7)：4-6.