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文档简介

类地重力场环境下机器视觉空间识别与目标测量开题报告一、研究背景和意义随着探测器和机器人越来越多地被用于探索太空和地球的未知领域，机器视觉在空间探测和导航中的应用变得越来越重要。在类地重力场环境下，机器视觉需要解决的主要问题是如何准确地获得并测量环境中的目标位置和大小，以支持探测器和机器人的决策和操作。目前，虽然类地重力场环境下机器视觉技术已经有了一定的研究和应用，但是还存在着一些挑战和问题。比如，因为重力场的变化和不确定性，目标的大小和形状可能会发生变化，需要机器视觉能够自适应地对目标进行识别和测量。此外，类地重力场环境下的光照和背景也可能对机器视觉产生干扰，需要相应的光线补偿和去噪技术。因此，开展类地重力场环境下机器视觉空间识别与目标测量的研究，对于提高机器视觉技术在空间探测和导航中的应用能力，具有重要的科学和工程意义。二、研究内容和方法本项目拟从以下两个方面开展研究：1.类地重力场环境下机器视觉空间识别：该部分主要针对类地重力场环境下机器视觉识别的问题设计相关算法和方法，包括基于深度学习的目标识别、目标跟踪和目标分割等技术。2.目标测量和空间定位：该部分主要针对类地重力场环境下机器视觉测量和空间定位的问题，设计相关算法和方法，包括基于立体视觉和单目视觉的目标测量、基于单目视觉的位置估计和姿态估计技术等。在研究中，我们将采用基于模型的方法和基于数据驱动的方法相结合的方式，以提高算法和方法的效率和准确性。同时，还将采用实验室模拟和实际场景测试相结合的方式，验证算法和方法的可行性和有效性。三、预期成果和创新点预期成果：1.类地重力场环境下机器视觉识别算法和方法。2.在类地重力场环境下的目标测量和空间定位算法和方法。3.实验室模拟和实际场景测试数据。预期创新点：1.可自适应的目标识别算法。2.基于视觉和惯性测量的位置估计和姿态估计技术。3.基于深度学习的目标分割算法。四、研究计划1.2022年1月-7月：文献综述和算法设计。2.2022年7月-2023年6月：算法实现和实验室模拟测试。3.2023年6月-2024年5月：实际场景测试和数据分析。4.2024年5月-7月：论文撰写和答辩。五、参考文献1.MingliangZhang,JianweiZhang,TianxiaoLiu.Deeplearning-basedvisualtrackingandrecognitioninspace.JournalofFieldRobotics,2019,36(6).2.RonghuaXu,JianweiZhang,YaqiangWu.Vision-basedposeestimationfordockingwithanon-cooperativetarget.IEEERoboticsandAutomationLetters,2019,4(2).3.XudongQin,HaoFang,LeiXiao.VisualServoControlofaMobileRobotinSolarPanelsInstallation.IE

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