目标姿态测量方法研究

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光电经纬仪姿态测量精度室内检测方法

光电经纬仪姿态测量精度室内检测方法摘要：光电经纬仪的姿态测量精度是指光电经纬仪在规定的加速度运动状态下，对运动目标的实时测量值与目标空间方向真值的差值，是衡量光电经纬仪测量精度的重要技术指标之一。

本文通过理论分析，为光电经纬仪的姿态测量精度提供了一种室内测量方法。

关键词：光电经纬仪姿态测量精度；室内检测方法光电经纬仪是经纬仪与光电探测装置相结合的产物。

它是一种对运动目标参数（位置、速度等）进行自动跟踪和实时测量，同时记录运动目标姿态的光电测量装置。

目前光电经纬仪确定目标最常用的方法是姿态测量法，因此研究光电经纬仪对目标姿态的测量精度具有十分重要的意义。

一、光电经纬仪姿态测量工作原理光电经纬仪机架为3轴（垂直轴、水平轴、视准轴）地平装置。

框架3的轴相互垂直，水平轴和准直轴可以围绕垂直轴在水平面内旋转。

光电检测装置安装在水平轴上，其主光轴为准直轴，与水平轴垂直，可绕水平轴在垂直面内旋转。

垂直轴和水平轴分别装有轴角编码器。

当视觉轴绕垂直轴旋转时，垂直轴编码器读出的角度称为方位角，当视觉轴绕水平轴旋转时，水平轴编码器读出的角度称为俯仰角。

这样，只要准直轴对准目标，就可以得到光轴指向目标的方位角和俯仰角。

为了保证精密检测的可靠性，在检测系统中采用了传统的T型架，采用水平光管和大角度平行光管。

检测系统主要包括T型架、水平平行光管、大角度平行光管、隔离型地环、高精度T4经纬仪、高精度水准仪和经纬仪。

将被测经纬仪放在测量基座上，调整到水平管和大角度管同时测量的位置，然后将经纬仪调平（要求调平精度小于1角秒），调平后用被测经纬仪测量水平光管和大角度光管经纬仪，并通过测量后的数据处理，在摇摆状态下进行小角度干扰测量，使大角度平行光管的星点目标在测量架上记录相对运动轨迹。

通过图像存储，记录星点目标的运动轨迹，通过后处理得到一组大角度光管的动态测量值。

根据光电经纬仪等摄像测量设备拍摄的目标数字图像，利用图像处理技术，确定目标图像的二维中心轴，即被测目标中心轴在目标表面上的投影。

基于双目立体视觉技术的轮式机器人位姿测量方法研究

量系统受天线距离和测试环境制约较大，缺乏灵活性采用多传感；
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器方法直接或间接测量位姿，系统精度受传感器数量和精度影响较
大，系统误差随着时问有累积效应［提出基于机器视觉软件且６１。Ｈｌｎ．ａｏ９ｃ０的双目立体视觉算法测量轮式机器人位姿的方法，通过图像采集、摄像机标定、图像校正、特征点匹配确定机器人坐标系在世界坐标系中的位姿，实现机器人在世界坐标系中位姿的非接触测量，并通过试验验证了该方法的可行ｌ生和可靠性。
》视觉软件Ｈｌｎ．测量轮式机器人位姿的方法，ａｏ９ｃ０利用机器视觉软件实现机器人图像实时采集、摄像机；标定、特征点提取、坐标系变抉、位姿转换实现机器人位姿的非接触式检测。试验结果表明采用机器视
ｌ觉方法和采用陀螺仪检测得到的数据变化趋势吻合，了该方法可行性和可靠性。次测量机器人验证每》位姿的时间仅需要６８８ｓ对实时测量运动目７．９ｍ，０标位姿的非接触检测有参考价值。｝关键词：目立体视觉；双非接触式测量；机器人；位姿ｌ【ｂｔａｔＡｑｉｔｎｏｈｅｄｒｏ ’ ｓｉｏａｏｓｎａｔｉａｃｒｐａｎｇｏＡｓｃ】ｕｉｏｗｅｌｂｔｐｅｎｒｔｎｉｅｓｔｌｏｔｔｊｔｙｌｉ，ｒｒｃｓｉｆｅｏｓｏｆｍｉｓｅｉｓｒｅｏｎｎｆ；ｗｉｉｃｌ－ｔｅｖｉｏ－ｏｔｔｅｓｒｍｎａｐｏｈｉｄｖｌｅｓｇＨｌｎ．ｔｉｈｈ０ｂｕｒｓｒｉｏｎｎｃｎｃｍａｕｅｔｐｒａｅｅｐｄｕｉａｏ９，ｋｇｃｏｎａｅｏｓｎａｅｃｓｏｎｃ０ａｎ

导弹发射姿态测量方法研究

2015 年 12 月
第 8 卷第 6 期
中国光学 Chinese Optics
Vol. 8 No. 6
Dec. 2015
文章编号 2095-1531(2015)06-0997-07
导弹发射姿态测量方法研究
attitude measurement methods were presented by using high speed videos to calculate pitch and yaw angle for
missile middle axes. The missile flight attitude measurement accuracy and applicability of these methods were collimation method is more accuracy. Data processing method and mechanism configuration are relatively simand suitable for application. Analyzing result and method not only provide a new way to choose attitude measplane collimation attitude measurement
9 98
中国光学
第 8 卷
1 引言
高速摄像能够提供高动态目标运动与姿态变到目标的动态运动参数, 广泛地应用于高精度运动目标测量领域。在导弹试验中, 采用多站交会发射的序列图像,通过分析这些图像,获得导弹发
[1-4]
化的大量细节信息, 分析其所记录的图像可以得测量方式,利用高速摄像机近距离高速拍摄导弹。近距离凝视光学姿态测量主要有 2 种

弹丸炮口初速及姿态测量方法研究

729弹丸炮口初速及姿态测量方法研究王恒*，李杰, 孟召丽,刘保林（电子测试技术国家重点实验室，山西太原，030051）（中北大学电子科学与技术系，山西太原，030051）摘要摘要：：针对实时位置跟踪、远程目标监控等应用需求，通过对现有炮口测量系统与引信装定系统互联影响进行分析,提出了一种适用于弹丸炮口初速及姿态的测量方法, 给出了系统的总体构成框架及工作流程, 做了相关实验，对其存在问题进行了探讨,并给出了解决问题的途径。

关键词关键词：：姿态、初速、炮口、PSD 、雷达测速中图分类号中图分类号：：TJ43 文献标识码: AThe Analyses of Cannonball Muzzle Velocity and GestureMeasurementWang Heng, Li Jie ，Meng Zhaoli ，Liu BaolinNational Key Laboratory for Electronic Measurement Technology, Taiyuan, Shanxi, 030051Department of Electronic Science and technology, North university of China, Taiyuan, Shanxi, 030051Abstract : To meet the requirement of the real time track and the long-distance stakeout,muzzle measure system and fuse fixation system are analyzed in the paper, the way which was used to measure the cannonball muzzle velocity and gesture is put forward, shows the general structure and the operating process, did interrelated experiment, discuss the related question, and finally get the approach to solve the problem. Keywords : gesture, start-velocity, muzzle, PSD, radar measure velocity1. 引言引言随着现代各种高新科技在军事领域内的广泛运用，武器装备的性能有了飞跃性的发展,对弹箭飞行姿态测试也提出了更高的要求。

具有同心圆特征的非合作目标超近距离姿态测量

具有同心圆特征的非合作目标超近距离姿态测量王珂;陈小梅;韩旭【摘要】常用的非合作目标航天器姿态测量技术往往借助于单目视觉进行迭代或双目视觉进行三维重建,该类方法在特征匹配过程中会产生误差,且实时性和准确性较差.针对上述问题,根据空间非合作飞行器的星箭对接环和发动机喷嘴具有空间平行但不共面的位置关系,开展了基于同心圆特征的非合作目标超近距离姿态测量模型的研究.通过改进双目视觉测量模型,完善了模型的角度适应性问题,提高了模型的适用性.仿真结果显示该算法在超近距离的姿态测量精度优于0.5°.【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2018(045)008【总页数】9页(P81-89)【关键词】非合作目标;姿态测量;双目视觉测量;同心圆【作者】王珂;陈小梅;韩旭【作者单位】北京理工大学光电学院,北京 100081;北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室,北京 100081;北京理工大学光电学院,北京 100081;北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室,北京 100081;中国空间技术研究院钱学森实验室,北京 100094【正文语种】中文【中图分类】O436.3随着空间技术的发展，非合作航天器的交会对接任务正成为未来自主航天器的重要应用方向之一。

与合作目标相比，非合作目标交会对接的不同主要体现在近距离的逼近阶段，此时服务航天器无法被动获取目标航天器的状态信息且目标航天器上没有辅助测量的标志器，从而增加了在轨服务的难度。

因此，针对这类目标，在轨服务的必要前提是解决相对位姿测量问题[1-2]。

本文研究超近距离(目标卫星与服务卫星之间的距离在3 m左右)阶段的交会对接，这个阶段相对位置已基本满足对接要求，此时如果姿态失控，便会造成对接的失败，因此需要着重研究相对姿态的测量。

非合作目标的姿态测量方法通常可分为基于模型匹配和基于几何特征两大类。

德国宇航中心提出了一种基于库的模型匹配法[3]，近几年国内学者也提出了递推深度模型法、点云模型法等[4-5]。

基于单目视觉的位置姿态测量系统精度检校方法

基于单目视觉的位置姿态测量系统精度检校方法朱庄生;袁学忠【摘要】针对高精度位置姿态测量系统的姿态检校问题,提出一种单目视觉检校方法.首先分析了合作靶标精度对单目视觉姿态测量精度的影响,利用合作靶标实现视觉高精度姿态测量;然后提出基于正交矢量和动态滤波的联合标定法,标定出靶标坐标系和惯性测量单元之间的转换矩阵关系;最终实现了具备高精度姿态精度的单目视觉检校系统.实验结果表明,单目视觉检校系统静态姿态误差均方根为2.1″,动态姿态误差为4.4″,可以为高精度位姿系统提供姿态精度检校.【期刊名称】《中国惯性技术学报》【年(卷),期】2018(026)005【总页数】7页(P654-659,664)【关键词】位置姿态测量系统;单目视觉;联合标定;精度检校【作者】朱庄生;袁学忠【作者单位】北京航空航天大学惯性技术重点实验室新型惯性仪表与导航系统技术国防重点学科实验室,北京 100191;北京航空航天大学惯性技术重点实验室新型惯性仪表与导航系统技术国防重点学科实验室,北京 100191【正文语种】中文【中图分类】TH7航空遥感在高精度基础测绘、军事侦察、环境监测等领域都起着重要的作用，航空遥感中需要高精度位置姿态测量系统（Position and Orientation System,POS）为载荷提供实时、连续、高精度的位置、姿态信息进行运动补偿，实现遥感图像像质的退化抑制[1]。

高精度POS是航空遥感系统的关键设备之一，为解决高精度POS实时精度[2]（POS AV610，航向精度0.03°，俯仰精度、横滚精度0.005°）的检校问题，目前学者们提出的方法主要采用空中三角检校法[3]，利用航空测绘相机通过光束法区域网平差计算相机曝光时刻高精度位置和姿态数据，并用其检校POS的位置和姿态精度。

由于该方法受天气环境、飞行平台的平稳度等随机因素的影响，无法作为检校基准，主要用于定量分析，而且实现成本高；由于星敏感器可以实现高精度姿态测量[4]（航向和俯仰精度0.0003°～0.003°，横滚精度0.002°～0.03°），其精度与高精度POS相当，但星敏感器多用于星载环境，在机载和地面环境使用中，由于受到大气层环境的影响以及地面光污染的影响，姿态精度会进一步降低；伪卫星检校方法[5]是通过在一定空间范围内布置若干模拟卫星信号发射器，模拟全球定位系统的检校方法，该方法主要提供位置精度检校，姿态的检校实现困难且精度低。

高精度移动目标位姿测量方法

高精度移动目标位姿测量方法胥芳; 丁信斌; 占红武【期刊名称】《《高技术通讯》》【年(卷),期】2019(029)002【总页数】15页(P119-133)【关键词】核相关滤波(KCF); 卡尔曼滤波; 目标跟踪; 机器视觉; 位姿测量【作者】胥芳; 丁信斌; 占红武【作者单位】浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室杭州310023【正文语种】中文0 引言随着近年来微机电系统(micro-electro-mechanical system，MEMS)技术的发展，具有体积小、运动速度快、定位精度高、结构简单、能耗低等特点的微小型机器人在微操作、微装配等精密作业领域有了越来越广泛的应用。

如微型装配机器人、微型仿真机器鱼以及用于大幅面数字打印的微小型移动机器人。

微型机器人完成各种微操作的基础在于对其高精度的位姿测量，即运动分辨率要高。

测量这些机器人的位姿变化对于其轨迹规划和控制效果检测有重要意义。

微型机器人的定位主要分为相对定位和绝对定位。

相对定位如Kelly和Pugh等人[1，2]提出的利用红外发送器、红外接收器实现微型移动机器人群中机器人的相对定位算法，系统最大测距范围是3 m,最大误差是8%，最大范围误差是17.4 °。

Qazizada等人[3]采用陀螺仪、加速度计组成的惯性导航系统，通过测量机器人相对于初始位置的距离和方向确定机器人当前位姿，由于陀螺仪和加速度计存在静态漂移与积分累计误差越来越大的问题，不适合高精度定位。

绝对定位常采用信标定位和全局视觉定位，张永顺等人[4]利用超声波定位原理结合渡法和相位测量法实现了管内游动微型机器人的在线定位，能够在1 m的范围内实现0.111 mm测距精度。

Diederichs等人[5]利用显微相机实现对微型移动机器人目标的检测、分类、定位和跟踪。

该方法能实现纳米级操纵但对目标大小和运动速度有要求。

视觉测量由于其非接触性和高精度特性被广泛用于对微型机器人的跟踪定位中，而实现高精度、高速度检测对目标跟跟踪算法有较高要求。

靶场飞行目标弱透视投影姿态测量可行性研究

靶场飞行目标弱透视投影姿态测量可行性研究胡小丽;张三喜;唐明刚;容晓龙;吴海英;刘彪【摘要】The objective of this paper is to explore feasibilities on attitude measurement of flying targets of remote and small field of view in range using weak perspective projection.Taking axis symmetric rotating object as an example,attitude measurement module of monocu1ar vision is derived reversely by using projection image information and weak perspective projection principle.Experiment results verifies feasibilities of range attitude measurement in weak perspective projection,Under mentioned testing environments,error between weak perspective projection and perspective projection is less than 0.05°,and it mainly derives from operation range.Ultimate operating range is derived with algorithm applied.This study above lays a theoretical foundation for attitude measurement of flying targets of remote and small field of view in range.%为了探讨弱透视投影应用于靶场远距离、小视场姿态测量的可行性,以轴对称回转体目标为例,充分利用透视成像信息及弱透视投影原理,逆向推导了单站弱透视投影的姿态测量模型,实际试验结果证明了弱透视投影在靶场姿态测量中的可行性,在文中所述的试验环境下,弱透视投影与透视投影之间误差不超过0.05°;明确了在靶场远距离、小视场姿态测量环境下,弱透视投影误差主要来源于作用距离;推导了算法适用的极限作用距离.以上研究为靶场弱透视投影远距离、小视场姿态测量奠定了一定的理论基础.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2017(038)003【总页数】6页(P445-450)【关键词】弱透视投影;姿态测量;极限作用距离;傍轴条件【作者】胡小丽;张三喜;唐明刚;容晓龙;吴海英;刘彪【作者单位】中国华阴兵器试验中心,陕西华阴714200;中国华阴兵器试验中心,陕西华阴714200;中国华阴兵器试验中心,陕西华阴714200;中国华阴兵器试验中心,陕西华阴714200;中国华阴兵器试验中心,陕西华阴714200;中国华阴兵器试验中心,陕西华阴714200【正文语种】中文【中图分类】TP391飞行目标的偏航角、俯仰角等姿态特征参数是火箭发射装备、发射火药及国防工程设计、定型、验收和故障诊断等过程的主要参数，准确地测量这些参数对提高武器效能和国防工程的防御能力意义重大[1-2]。

基于投影匹配的目标姿态测量方法研究

ｐｎｉｌｈｔｔｈｎｇｓｉｉｉｙｐｘｇａａｕｈｕｄｂｈｅ￥ｌｅｔｔｈｉｇｓｈｎｍｅｕｉｇａｒａｘｉｒｃｐｅｔａｃｉｇｉｅ ’ｖｃｎｔｉｄｒｙｖｍａｅ．Ｔｅａｒｎｅｉａ — ｌａｓｌ
Ｋｙｗｒｓｔｏｄｍｅｓｎｌｒｅｔｎｃｒｌｔｎｍｔｉｇｉｏｕａｉｏ；ｔｔｄｅｓｒｍｎｅｏｄ：ｗ —ｉｎｉａｐｏｃｉ；ｏｅｉａｈｎ；ｂｎｃｌｖｓｎａｉｅｍａｕｅｅｔｏｊｏｒａｏｃｒｉｔｕ
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摘要：提出一种在图像投影匹配基础上进行的目标姿态测量新方法，了传统姿态测量中左右像面目标的特征匹配或灰避免
度匹配。二维投影相关法是基于二维投影的灰度相关匹配算法，主要利用匹配图像相邻像素的灰度值的大小关系应该相同的原理进行图像匹配。在此基础上采用双目视觉测量空间轴对称目标姿态，应用面面交会法获取轴对称目标在像面的轴线，进行三
ｉｙｍｔｂｃｇｐｓｒｕｈｂｎｃｌｉｏ，ｌｅａｄｐａｅｉｅｓｃｎｅｈｄｉｕｅａｘｙｍｅａｓｍｅｙｏｊｔｏｔｏｇｉｏｕｖｓｎｐａｌｔｅｔｇｍｔｓｄｔｇｉａｉｓｍｔｌｒｅｅｈｒａｉｎｎｎｎｒｉｏｓｏｎａｌｙｒｏｊｃｇｘｓｉｅｉａｅｓｒｃ．ＳｕａｏｘｅｍｎｅｕｓｓｏａｐｓａｇｅｕｅｅｔｉｒｉｌｓｔａｂｔａｅｎｔｇｕｆｅｉｌｔｎｅｐｒｅｔｓｔｈｗｔｔｏｅｎｌｍａｒｍｎＴｓｈｎｅｈｍａｍｉｉｒｌｈｅｓｅｏｓｅ

解决计算机视觉中的姿态估计和视觉SLAM问题

解决计算机视觉中的姿态估计和视觉SLAM问题计算机视觉中的姿态估计和视觉SLAM问题的解决随着计算机视觉技术的不断发展，姿态估计和视觉SLAM成为研究的热点问题。

姿态估计是指根据图像或视频数据恢复目标物体的姿态或运动状态，而视觉SLAM则是指同时定位和建图的技术，它可以自主地构建环境地图，并定位自身在环境中的位置。

这两个问题在无人驾驶、增强现实等领域有着广泛的应用价值，因此深入研究并解决这些问题具有重要意义。

本文将从理论和技术两方面分析姿态估计和视觉SLAM的问题，并探讨当前的解决方案和未来的发展方向。

一、姿态估计的问题与解决方案姿态估计是计算机视觉领域中的一个重要问题，它在目标跟踪、姿态分析等方面有着广泛的应用。

姿态估计的目标是根据输入的图像或视频数据，恢复目标物体的姿态或运动状态。

姿态估计的难点在于从图像数据中准确地恢复出目标物体的三维姿态，这需要对图像数据进行深度学习和计算机视觉算法的研究和开发。

目前，姿态估计的主要解决方案可以分为基于模型的方法和基于数据的方法。

基于模型的方法是指利用物体的几何模型和先验知识，通过优化或搜索的方法，从图像数据中找到最符合物体姿态的解。

而基于数据的方法则是直接从大量的训练数据中学习物体的姿态信息，并通过神经网络等模型来进行姿态估计。

针对基于模型的方法，研究者们通过提出不同的优化框架和算法来改进姿态估计的准确性和效率。

例如，使用迭代最近点（ICP）算法来进行物体姿态的配准和优化，或者使用粒子滤波等方法来实现多视图的姿态估计。

而基于数据的方法则侧重于设计更加强大和有效的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来实现端到端的姿态估计。

然而，这些方法在处理物体姿态存在遮挡、光照变化等情况时往往表现不稳定，因此需要进一步的改进和研究。

除此之外，姿态估计还面临着多目标跟踪、实时性等方面的挑战。

未来，我们可以从多传感器融合、跨领域知识迁移等方面入手，进一步完善姿态估计的算法和模型，以满足实际应用的需求。

一种摄像模组位姿精确测量的方法5篇

一种摄像模组位姿精确测量的方法5篇第1篇示例：摄像模组是指嵌入在摄像设备中用于捕捉图像的部件，常见于手机、摄像机、监控摄像头等设备中。

在实际的应用中，我们常常需要对摄像模组的位姿进行精确测量，以确保拍摄到的图像具有准确的信息和画面效果。

本文将介绍一种基于计算机视觉技术的摄像模组位姿精确测量方法。

一、背景介绍在传统的摄像模组位姿测量方法中，通常需要使用专门的测量设备和复杂的测量程序。

这种方法存在操作繁琐、成本高昂等问题，限制了位姿测量的准确性和效率。

而基于计算机视觉技术的位姿测量方法则具有操作简便、成本低廉、测量精度高等优点，逐渐成为研究和应用的热点。

二、基于计算机视觉技术的摄像模组位姿精确测量方法1.建立视觉模型我们需要在计算机中建立摄像模组的视觉模型。

这一步通常包括图像采集、特征提取、特征匹配等操作。

通过对模型的建立，我们可以获取摄像模组的外部特征信息，为后续的位姿测量提供基础数据。

2.位姿估计在建立好视觉模型后，我们利用计算机视觉技术对摄像模组的位姿进行估计。

这一步通常采用3D-2D对应或3D-3D对应等方法，通过已知的摄像模组特征信息和位置信息，推导出其位姿参数。

常用的位姿估计算法包括EPnP算法、PnP算法等。

3.误差校正位姿估计过程中常常存在误差，因此我们需要对位姿进行误差校正。

误差校正通常包括重投影误差最小化、迭代最近点算法等方法，通过减小误差提高位姿测量的准确性。

4.精度评估我们需要对位姿测量结果进行精度评估。

通过对比测量结果与真实值的差异，评估位姿测量的准确性和可靠性。

常用的精度评估方法包括平均绝对误差、标准差等。

三、应用场景与前景展望基于计算机视觉技术的摄像模组位姿精确测量方法在工业制造、智能交通、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。

在工业制造中，可以利用该方法对机器人、自动化生产线等设备的姿态进行精确控制，提高生产效率和产品质量。

在智能交通领域，可以利用该方法对车辆、行人等目标的位置进行实时监测和跟踪，提高交通安全性和管理效率。

自动驾驶汽车目标检测方法综述

(3)高精度地图和定位：高精度地图和定位是自动驾驶3D目标检测的重要支持技术。未来的研究将进一步探索如何实现高精度地图的制作和更新，以及如何提高定位的准确性和鲁棒性。
五、结论
自动驾驶3D目标检测是实现自动驾驶的关键技术之一。目前，许多研究者已经在这个领域取得了显著的成果。然而，仍然面临着许多挑战和未来的发展趋势。未来的研究将进一步探索新的技术和方法，以实现更准确、鲁棒和高性能的自动驾驶3D目标检测。
缺点：强化学习目标检测方法需要进行大量的交互试验和训练，时间和计算资源消耗较大。此外，强化学习方法通常需要设计合适的奖励函数，以引导学习过程向正确的方向发展。如果奖励函数设计不当，可能会导致学习到的策略不理想。
四、未来发展趋势
随着技术的不断发展，自动驾驶汽车目标检测方法也将不断进步和完善。未来发展趋势包括以下几个方面：
二、3D目标检测概述
3D目标检测是一种能够提供目标物体在三维空间中的位置、姿态、速度等信息的检测技术。相比传统的2D图像目标检测，3D目标检测能够更好地适应复杂的环境，提供更准确的目标信息。在自动驾驶中，3D目标检测通常包括以下任务：目标检测、目标跟踪、分类识别、定位和建图等。
三、自动驾驶3D目标检测方法
一、基于传统机器学习的目标检测方法
基于传统机器学习的目标检测方法主要包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升树（GBM）等。这些方法通常利用人工设计的特征提取算法对图像进行处理，然后使用机器学习算法对处理后的特征进行分类和定位。
优点：传统机器学习目标检测方法具有较高的准确性和稳定性，且易于实现。在处理复杂场景时，如遮挡、光照变化等，表现出较强的鲁棒性。
1、多模态融合：利用不同模态的数据（如图像、雷达、激光等）进行多模态融合，提高目标检测的准确性和稳定性。

运动手环中的姿态检测方法研究

1引言在信息技术高速发展的时代背景下，由于可穿戴式检测装置具有体积小、方便携带、低耗能等特点[9]，因此越来越受人们的喜爱。

虽然可穿戴设备的外观在人们的选择考虑因素方面占有一定比例，但在更大程度上是对设备检测准确性的选择。

因此从算法角度分析，如何提高对人体运动姿态检测的准确性就显得尤其重要。

如今市面上的手环大多数是无法精确检测人的运动姿态，只能是通过“三轴加速度传感器”来采集运动数据，简单地记录人是静止的还是运动的。

然后再通过算法对采集的数据进行处理分析，对比事先建立好的模型来判断佩戴者的运动状态。

因此算法的好坏直接影响到检测佩戴者状态的准确性，所以在手环设计时选择一个较为恰当的算法至关重要。

2余弦测度2.1硬件选择该方法在硬件方面采用的是三轴加速度传感器，该传感器可以获得三维立体空间的三个分量上的加速度信号，且该传感器功耗低、体积小，对大多数手环均适用。

2.2方法实现假设空间中有两个向量a（x11，x12，...，x1n）和b（x21，x22，...，x2n），夹角余弦的具体计算公式如（1）所示。

cos(θ)n x x（1）余弦测度主要是用于判断两种姿态的相似度，通过计算空间中两个向量的夹角余弦来判断两个姿态的相似程度，当计算的数值小于某一临界值时，可以认为是同一种姿态[1]。

同时，可以通过满足阈值时间点前后加速度矢量的过程来判定是否跌倒[7]。

通过这种方法，可以对确定临界值的大小进而对姿态判断的精确度进行提高，但临界值不能定得过低，这样就会导致很少甚至没有同一种相同的姿态产生，导致了大量的冗余计算。

3四元数算法3.1硬件选择该算法所选用的姿态模块硬件是三轴加速度传感器和三轴陀螺仪。

3.2方法实现四元数算法将陀螺仪获得的角度信息融合到加速度传感器中，进而得到精确的姿态判断。

四元数q可以用q0，q1，q2，q3来表示成一个复数，其中q0为四元数的实部，q1，q2，q3为四元数的虚部，四元数可表示为公式（2），其中四元数q求模要满足公式（3）。

空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法研究

导航滤波的收敛速度，增强了追踪航天器对非合作目标的快速姿态指向与跟瞄能力。关键词：非合作目标；姿态跟踪；状态观测器；相对导航
中图分类号：ＴＰ２４文献标识码：Ａ文章编号：１０００ — １３２８（２０１３）０３－０３６２－０７
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｒａｐｉｄａｔｔｉｔｕｄｅｔｒａｃｋｉｎｇ・ｂａｓｅｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｎｏｎ — ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｃｏｐｅｗｉｔｈｔｈｅｏｕｔｐｕｔｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｌａｓｅｒｒａｎｇｅｉｆｎｄｅｒ，ｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｐｏｓｉｔｉｏｎ — ｖｅｌｏｃｉｔｙｂａｓｅｄｉｆｌｔｅｒｗｉｔｈｖａｒｉａｎｃｅｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｏｒｆａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｔｒａｃｋｉｎｇ；ｗｈｅｎｔｈｅｌａｓｅｒｒａｎｇｅｉｆｎｄｅｒｗｏｒｋｓｐｒｏｐｅｒｌｙ，ｔｈｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｉｆｌｔｅｒｂａｓｅｄ

姿态测量技术研究现状与发展趋势

姿态测量技术研究现状与发展趋势高伟伟（总结）*******************近年来，对姿态测量技术的研究主要包括姿态测量组合的研究、姿态解算算法的研究以及姿态测量误差补偿方法的研究。

（1）姿态测量组合的研究现状与发展趋势在姿态测量组合方面，比较成熟的有加速度计和陀螺仪组合（又称为惯组），现有的惯性姿态测量系统主要采用这种组合方式。

近年来还出现了无陀螺惯性测量组合，如九加速度计组合姿态测量等，该组合测姿方案对加速度计抗过载能力、精度和量程方面均有较高的要求，且算法处理复杂。

载波相位观测方法的出现使得采用GPS测姿成为可能，该测姿方法需要至少三块GPS接收机才能解算出载体的姿态信息，该方案对开发成本及载体上空间布局有较高要求。

此外，在姿态测量组合方面，还出现了三轴磁传感器/加速度计组合、三轴磁传感器/GPS组合、三轴磁传感器/陀螺组合、陀螺与星敏感器组合、多星敏感器组合等。

随着新材料、新原理、新工艺的出现，姿态测量组合一方面向小型化、低成本方向发展，以MEMS陀螺和MEMS加速度计为代表的姿态测量组合具有功耗低、体积小、成本低的特点，近年来在民用领域得到了广泛应用，随着MEMS传感器精度的不断提高，部分精度较高的MEMS组合姿态测量装置将逐步应用于战术武器领域；另一方面，以新型高精度陀螺和加速度计（如原子陀螺、原子加速度计、静电陀螺）为代表，姿态测量组合正逐步向更高精度发展。

（2）姿态解算算法的研究现状与发展趋势在选定参考坐标系基础上，姿态解算的目的是确定动坐标系（载体坐标系）与参考坐标系的数学关联，通常采用姿态矩阵表示。

为求得姿态矩阵，需要选取合理的姿态解算方法。

传统的姿态解算算法有欧拉角法（又称三参数法）、方向余弦法（又称九参数法）以及四元数法（又称四参数法）。

其中，载体在全姿态运动条件下，欧拉角微分方程在解算过程中易产生奇异点问题，且三角运算较多，计算复杂，因此欧拉角法仅适合在近似水平姿态条件下的姿态解算，在工程应用中具有一定的局限性。

基于双目视觉的空间非合作目标姿态测量技术研究

基于双目视觉的空间非合作目标姿态测量技术研究随着人类对外太空的深入探索与开发,各国对空间技术提出了更高的要求,诸如航天器之间的交会对接、故障卫星的在轨捕获与维修、空间碎片的清除等已成为航天领域发展亟待解决的重要问题,而非合作目标的交会对接与抓取是解决这些问题的关键技术。

为了实现这一目标,必须解决非合作目标之间的相对位姿测量问题。

目前针对非合作目标的测量方法主要有基于单目或双目的位姿测量方法、基于扫描式激光雷达的位姿测量方法、基于无扫描三维成像的位姿测量方法以及基于多种传感器结合的位姿测量方法等。

由两个同样的相机组成的双目系统能够模拟人眼的成像过程,并且该系统利用了三角测量方法,能够比较容易地获得目标的三维信息,因此,双目系统也常来进行非合作目标的位姿测量。

双目系统会涉及到双目立体视觉技术,而该技术是计算机视觉技术的一个分支,其原理是从不同的角度拍摄目标物体的两幅或者多幅图像,并利用几何成像原理计算图像像素间的位置偏差(即视差)来获得目标的三维信息,进而还原出目标对应的真实三维场景图。

因此,本课题利用双目视觉的方式对空间非合作目标进行测量,并在此过程中对课题的关键技术展开了研究,其主要工作如下:首先,本文介绍了视觉测量所涉及到的坐标系及相机成像模型,再通过理论分析了双目立体系统配置参数对测量对象姿态测量精度的影响,并得到一些相关结论,这些结论对采用双目视觉的方式进行非合作目标姿态测量的相机结构配置具有理论意义和参考价值,然后还通过数值仿真分析了相机标定误差和立体匹配误差对位姿测量结果的影响。

其次,本文深入研究了相机标定方法。

目前存在的张正友标定法存在一些不足,主要的一点是非线性迭代优化参数众多,耦合了畸变中心和畸变系数会使得迭代优化以后的结果不稳定,一方面可能会将正确计算出的畸变中心和畸变系数平差到相机的内部参数中;另一方面计算效率也会受到影响。

本文提出解耦畸变系数和内参数的相机标定方法,并且该方法还精确计算了畸变中心。