| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-32页 |
| 1.1 背景及问题提出 | 第14-15页 |
| 1.2 在轨服务中的相对姿态测量 | 第15-21页 |
| 1.2.1 空间深度测量传感器 | 第15-18页 |
| 1.2.2 空间在轨服务任务及相对姿态测量系统 | 第18-21页 |
| 1.3 非合作姿态测量文献综述 | 第21-29页 |
| 1.3.1 国外相对姿态测量技术 | 第21-26页 |
| 1.3.2 国内相对姿态测量技术 | 第26-29页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第29-30页 |
| 1.5 论文研究思路及结构 | 第30-32页 |
| 第2章 基于双目视觉的非合作目标点云获取方法研究 | 第32-52页 |
| 2.1 基于双目视觉的非合作目标深度计算方法 | 第32-34页 |
| 2.2 双目视觉立体匹配技术 | 第34-38页 |
| 2.2.1 立体匹配的基本方法 | 第34-36页 |
| 2.2.2 局部匹配算法的发展 | 第36-38页 |
| 2.3 基于三维聚合的立体匹配算法 | 第38-44页 |
| 2.3.1 窗口内三维聚合算法的基础 | 第38-41页 |
| 2.3.2 窗口内三维聚合的基本构想 | 第41-43页 |
| 2.3.3 窗口内三维聚合的计算方法 | 第43-44页 |
| 2.3.4 基于窗口内三维聚合的算法流程 | 第44页 |
| 2.4 三维聚合算法性能实验分析 | 第44-51页 |
| 2.4.1 本文算法与主流代价聚合算法之间精度对比 | 第46-48页 |
| 2.4.2 本文算法中变化正交积分图像技术效果评估 | 第48-51页 |
| 2.5 小结 | 第51-52页 |
| 第3章 基于连续距离场的非合作目标点云配准方法研究 | 第52-85页 |
| 3.1 点云配准算法综述 | 第52-55页 |
| 3.2 基本理论 | 第55-63页 |
| 3.2.1 基于隐式代数函数的模型表示方法 | 第56-61页 |
| 3.2.2 连续距离场构建 | 第61-62页 |
| 3.2.3 姿态参数的非线性优化求解 | 第62-63页 |
| 3.3 等效距离标准 | 第63-67页 |
| 3.3.1 近似距离缺陷分析 | 第63-66页 |
| 3.3.2 等效距离定义 | 第66-67页 |
| 3.4 基于等效距离场的点云配准算法 | 第67-72页 |
| 3.4.1 基于连续距离场的雅各比矩阵推导 | 第69-70页 |
| 3.4.2 基于等效距离场的点云配准算法流程 | 第70-72页 |
| 3.5 点云配准算法性能实验分析 | 第72-84页 |
| 3.5.1 精度和速度实验分析 | 第74-78页 |
| 3.5.2 收敛鲁棒性实验分析 | 第78-80页 |
| 3.5.3 对噪音和奇异点鲁棒性分析 | 第80-84页 |
| 3.6 小结 | 第84-85页 |
| 第4章 基于视觉点云的非合作姿态测量应用研究 | 第85-115页 |
| 4.1 基于视觉点云的非合作姿态测量流程 | 第85-86页 |
| 4.2 基于视觉点云的立方体卫星非合作姿态测量 | 第86-99页 |
| 4.2.1 基于双目相机的立方体卫星三维点云获取 | 第88-92页 |
| 4.2.2 基于点云配准的立方体卫星姿态参数计算 | 第92-96页 |
| 4.2.3 立体匹配算法对姿态测量误差的影响 | 第96-99页 |
| 4.3 立体匹配算法对姿态测量不确定度的影响 | 第99-114页 |
| 4.3.1 视觉系统中不确定性研究 | 第99-101页 |
| 4.3.2 立体匹配至姿态参数的不确定度传递 | 第101-107页 |
| 4.3.3 基于数值模拟的不确定度验证 | 第107-111页 |
| 4.3.4 不同视差水平的姿态测量结果不确定性分析 | 第111-114页 |
| 4.4 小结 | 第114-115页 |
| 结论 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-134页 |
| 附录A 立方体卫星姿态测量原始图像 | 第134-136页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第136-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
| 个人简历 | 第140页 |
