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基于点云的非合作航天器超近距离位姿测量技术研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-16页
    1.1 课题的研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 非合作目标的位姿测量技术第10-12页
        1.2.2 点云配准算法第12-13页
    1.3 存在的难点及分析第13-14页
    1.4 论文的组织内容第14-16页
2 位姿测量算法理论基础第16-27页
    2.1 坐标系定义第16-17页
        2.1.1 空间物体坐标系第16页
        2.1.2 相机坐标系第16-17页
    2.2 位姿矩阵的定义及解算第17-18页
    2.3 点云滤波第18-21页
        2.3.1 点云体素滤波第19页
        2.3.2 点云统计滤波第19-20页
        2.3.3 点云幅值滤波第20-21页
    2.4 点云边缘检测第21-22页
    2.5 TOF相机测量原理与数学模型第22-26页
        2.5.1 TOF相机的测量原理第23-24页
        2.5.2 TOF相机的数学模型第24-26页
    2.6 本章小结第26-27页
3 基于模型和点云全局匹配的位姿估计算法第27-42页
    3.1 方法概述第27-28页
    3.2 基于平移域估计的点云全局配准算法第28-33页
        3.2.1 三维距离变换第29-30页
        3.2.2 去模糊主方向变换第30-31页
        3.2.3 估计平移域第31-32页
        3.2.4 Go-ICP算法第32-33页
        3.2.5 配准结果计算第33页
    3.3 基于点云边缘和RANSAC改进的ICP算法第33-36页
        3.3.1 基本ICP算法第34页
        3.3.2 RANSAC算法第34-35页
        3.3.3 改进ICP算法第35-36页
    3.4 实验结果与分析第36-41页
        3.4.1 点云全局配准算法第36-37页
        3.4.2 改进ICP算法第37-39页
        3.4.3 位姿估计算法第39-41页
    3.5 本章小结第41-42页
4 基于自然特征的2D/3D数据融合的位姿测量算法第42-50页
    4.1 方法概述第42-43页
    4.2 初始位姿估计第43-47页
        4.2.1 幅值图角点检测第43-45页
        4.2.2 点云角点检测第45-46页
        4.2.3 2D/3D角点融合第46页
        4.2.4 目标坐标系建立第46-47页
    4.3 基于改进ICP的连续位姿估计第47页
    4.4 仿真实验第47-49页
    4.5 本章小结第49-50页
5 位姿测量软件第50-57页
    5.1 软件开发环境第50-51页
        5.1.1 MFC应用程序第50页
        5.1.2 三维点云库第50-51页
    5.2 软件实现第51-55页
        5.2.1 相机API使用第51-52页
        5.2.2 多线程设计第52-53页
        5.2.3 Socket网络通信第53-54页
        5.2.4 界面及操作第54-55页
    5.3 注意事项第55-56页
    5.4 本章小结第56-57页
6 地面试验及分析第57-68页
    6.1 试验指标第57页
    6.2 试验系统组成及原理第57-59页
        6.2.1 系统组成第57-59页
        6.2.2 试验原理第59页
    6.3 静态单点精测第59-63页
        6.3.1 单点测量第59-62页
        6.3.2 结果分析第62-63页
    6.4 连续移动测量第63-65页
        6.4.1 动态测量第64-65页
        6.4.2 结果分析第65页
    6.5 时间性能分析第65-67页
    6.6 本章小结第67-68页
7 总结与展望第68-70页
    7.1 总结第68-69页
    7.2 展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-75页
附录第75页

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