基于深度学习的空间非合作目标多模智能重建算法研究

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1、硕士学位论文基于深度学习的空间非合作目标多模智能重建算法研究MULTI-PATTERN3DINTELLIGENTRECONSTRUCTIONMETHODFORNON-COOPERATIVESPACETARGETSBASEDONDEEPLEARNING杨名哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：V448.22学校代码：10213国际图书分类号：629.78密级：公开工程硕士学位论文基于深度学习的空间非合作目标多模智能重建算法研究硕士研究生：杨名导师：张泽旭教授申请学位：工程硕士学科、专业：航天工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedI

2、ndex:V448.22U.D.C:629.78DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringMULTI-PATTERN3DINTELLIGENTRECONSTRUCTIONMETHODFORNON-COOPERATIVESPACETARGETSBASEDONDEEPLEARNINGCandidate：YangMingSupervisor：Prof.ZhangZexuAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：AerospaceEngineeringAffiliation：School

3、ofAstronauticsDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要空间目标三维重建技术是在轨服务中的重要关键技术之一，能够对失效卫星、失控航天器等空间非合作目标的在轨清障与救援任务提供高精度的导航模型。由于空间环境的高复杂性，仅仅利用可见光图像实现对目标的三维重建面临着挑战，为此，本文提出一种基于可见光图像重建点云与激光雷达点云智能融合的空间目标三维重建方法，主要的研究内容如下。首先，研究一种基于激光雷达的空间非合作目标三维重建方法。在

4、空间复杂光照环境下，激光雷达具有一定的优势。在对激光雷达工作原理仿真的基础上，研究了点云数据获取、点云配准拼接、三维网格构造和纹理映射，实现了对目标模型的三维重建，并开展基于激光雷达的三维重建仿真实验。其次，探索空间目标可见光图像品质参数分析方法，提出以图像清晰度、纹理丰富度、曝光度为影响可见光图像三维重建的品质参数，建立图像品质的数学模型，并利用BP神经网络对三个品质参数进行训练，实现了输入图像序列的智能优选。第三，基于卷积神经网络的caffe开放平台搭建了FasterRCNN深度学习框架，构建特征提取网络与RPN结构框架，实现了对图像序列中目标模块的智能识别，进而筛选出带有某部件且清晰

5、完整的目标图像。最后，提出一种基于可见光图像的重建点云与激光雷达扫描点云的多模融合三维重建方法，利用曲率的最近点迭代算法方法实现了重建点云的真实尺度恢复与目标完整性恢复。本论文对仿真模型进行了大量三维重建实验，并与原模型比较进行误差分析，以验证本文上述研究内容的有效性。关键词：三维重建；空间非合作目标；激光雷达；卷积神经网络；多模融合-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractThespacetarget3Dreconstructiontechnologyisoneofthekeytechnologiesinon-orbitservice.Itcanprovidehigh-prec

6、isionnavigationmodelsforon-orbitclearanceandrescuemissionsforspacenon-cooperativetargetssuchasfailedsatellitesanduncontrolledspacecraft.Duetothehighcomplexityofthespaceenvironment,onlytheuseofvisiblelightimagestoachievethe3Dreconstructionofthetargetisfacingchallenges.Therefore,thispaperproposesasp

7、atialtarget3Dreconstructionmethodbasedonvisiblelightimagereconstructionpointcloudandlidarpointcloudintelligentfusion.Thecontentsofthestudyareasfollows.First,westudya3Dreconstructionmethodbasedonlidarforspatialnon