符 俊, 牟金震, 朱文山, 韩 飞, 盛延平

(1. 北京跟踪与通信技术研究所,北京 100094;2. 南京航空航天大学航天学院,南京 2111062;3. 上海航天控制技术研究所,上海 201109)

0 引言

获取非合作慢旋卫星的准确模型信息是实现失效卫星清理、维修和捕获任务的前提。因此,非合作慢旋卫星的三维稠密重建技术是非常必要的[1]。对于非合作卫星重建,一种解决思路是在位姿估计的同时重建目标的模型,因此研究者将SLAM技术应用到非合作目标重建中。Augenstein[2]提出一种单目视觉的SLAM算法,用于未知目标的姿态跟踪和模型重建。Schnitzer等[3]基于RANSAC的表面重建方法生成未知目标的模型,该方法对于噪声、稀疏点云以及非均匀分布的点云的情况仍能取得较好的表面重建结果。Tweddle等[4]基于平滑滤波的SLAM解决翻滚非合作目标模型重建问题。Dor[5]将ORB-SLAM算法用于空间非合作目标的稀疏重建。另一种思路是采用摄影重建方法[6-9],核心思想是利用因式分解法,从2张图像恢复出场景的几何结构和摄像机运动信息。此外,Furukaw[10]提出基于面元的三维多视角立体视觉算法。文献[11-14]提出一种基于序列图像的空间目标三维重建方法,能够输出卫星帆板部位的结构信息,但重建结果缺少表面纹理。以上文献[2-13]重建的目标模型非常稀疏,无法清晰辨别出卫星的关键部件,此外无法应对旋转带来的模型失效问题。文献[14]采用激光雷达能够实现卫星稠密重建,但激光雷达的成本、功耗较高。王思启[15]提出一种基于MVSNet的空间目标三维稠密重建的方法,但无法处理旋转卫星问题。……