【摘 要】
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进入二十一世纪以来,人类逐步加快了对地外行星的探索,尤其是月球和火星。目前,执行探测任务的大多为轮式星球车,为了提高星球车自主探测能力,首先要解决其自身位姿感知问题,精确的位姿感知是进行路径规划、自主导航以及障碍规避的前提。由于月球和火星表面大多覆盖着一层松软的星壤,星球车行驶过后会留下显著的印记——车辙,其具有典型的连续性、周期性以及方向性等特征,为基于视觉的位姿感知提供了丰富的纹理特征。为此,
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目——基于车辙形成机理解析的星球车轮壤作用状态特征提取与识别（项目批准号:52005122）；
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进入二十一世纪以来,人类逐步加快了对地外行星的探索,尤其是月球和火星。目前,执行探测任务的大多为轮式星球车,为了提高星球车自主探测能力,首先要解决其自身位姿感知问题,精确的位姿感知是进行路径规划、自主导航以及障碍规避的前提。由于月球和火星表面大多覆盖着一层松软的星壤,星球车行驶过后会留下显著的印记——车辙,其具有典型的连续性、周期性以及方向性等特征,为基于视觉的位姿感知提供了丰富的纹理特征。为此,本文提出一种基于星球车车载相机通过提取车辙纹理特征进行星球车相对位姿感知的方法。本文针对星表环境下光照条件复杂、车辙成像对比度低等问题,提出了基于Retinex和CLAHE的车辙图像增强方法,实现了车辙图像的光照增强和对比度增强,为特征提取奠定了基础;针对星表环境下车辙区域边界模糊、分割难度大等问题,设计了一种基于Deep Lab V3+的轻量化车辙区域分割网络,实现了模拟星壤环境下的车辙图像快速分割。基于光照角度对车辙成像的影响,建立了车辙骨架线成像模型;基于车辙骨架线成像模型设计了车辙骨架线提取算法,并完成了骨架线的匹配;针对火星和月球的地形特点,引入角点提取及匹配算法,增强了系统的环境适应性和鲁棒性。基于车辙点线特征建立星球车相机位姿求解模型及星球车位姿求解模型,利用非线性优化方法实现了相机位姿的求解。研制并搭建了星球车相对位姿感知实验平台,对基于车辙图像的星球车相对位姿感知方法的可行性及位姿感知效果进行了实验验证。
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