基于視覺技術(shù)的非合作目標位姿估計：方法、挑戰(zhàn)與突破一、引言1.1研究背景與意義在科技飛速發(fā)展的時代，機器人技術(shù)與計算機視覺技術(shù)取得了令人矚目的進步，正逐漸滲透到各個領域，深刻地改變著人們的生產(chǎn)生活方式。在這一背景下，非合作目標位姿估計作為計算機視覺領域的關(guān)鍵研究內(nèi)容，其重要性日益凸顯，在機器人導航、航空航天、工業(yè)檢測等眾多領域都發(fā)揮著不可替代的作用。在機器人導航領域，移動機器人需要對周圍環(huán)境中的各種目標進行實時的位姿估計，以此實現(xiàn)自主避障、路徑規(guī)劃和目標抓取等任務。然而，這些目標往往是事先未標定且不配合測量的非合作目標，準確獲取它們的位姿信息成為機器人實現(xiàn)高效導航和操作的關(guān)鍵。以物流倉儲場景中的搬運機器人為例，其需要在復雜的倉庫環(huán)境中識別并搬運各種形狀和尺寸的貨物，只有精確估計貨物的位姿，才能確保機械臂準確地抓取貨物，提高物流效率。在航空航天領域，隨著人類對太空探索的不斷深入，航天器之間的交會對接、故障衛(wèi)星的在軌捕獲與維修以及空間碎片的清除等任務變得愈發(fā)重要。這些任務都涉及到對非合作目標（如其他航天器、衛(wèi)星或空間碎片）的位姿估計。例如，在航天器交會對接過程中，精確測量目標航天器的位姿，能夠確保兩個航天器在高速飛行狀態(tài)下安全、準確地對接，這對于實現(xiàn)太空站的建設、物資補給以及太空探索任務的拓展具有重要意義。又比如，在清除空間碎片時，準確估計碎片的位姿是實施有效捕獲和清理的前提，有助于減少空間碎片對在軌航天器的威脅，維護太空環(huán)境的安全。在工業(yè)檢測領域，對生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進行位姿估計可以實現(xiàn)高精度的質(zhì)量檢測和缺陷識別。在自動化生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品的位姿偏差可能導致后續(xù)加工環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，影響產(chǎn)品質(zhì)量。通過對非合作目標（即產(chǎn)品）的位姿估計，能夠及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的位置和姿態(tài)異常，為生產(chǎn)過程的調(diào)整和優(yōu)化提供依據(jù)，提高產(chǎn)品的合格率和生產(chǎn)效率。非合作目標位姿估計的準確性和實時性直接影響著這些應用領域的發(fā)展水平和實際效果，是推動各領域智能化發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。準確的位姿估計能夠使機器人更加智能地與環(huán)境交互，提高工作效率和質(zhì)量；在航空航天領域，保障了太空任務的順利進行；在工業(yè)檢測中，提升了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)自動化程度。研究基于視覺的非合作目標位姿估計方法，對于滿足各領域不斷增長的實際需求，推動相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，具有重要的理論意義和實用價值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀基于視覺的非合作目標位姿估計研究在國內(nèi)外均取得了豐碩的成果，并且隨著計算機視覺技術(shù)、人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，該領域持續(xù)保持活躍的研究態(tài)勢。在國外，早在20世紀80年代，計算機視覺領域開始興起，一些早期的研究嘗試利用簡單的圖像處理技術(shù)來估計目標位姿。隨著時間的推移，研究逐漸深入，各種先進的算法和理論不斷涌現(xiàn)。在基于特征點的方法中，尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）等特征提取算法被廣泛應用于非合作目標的特征點提取，為位姿估計提供了基礎。例如，Lowe在1999年提出的SIFT算法，能夠在不同尺度、旋轉(zhuǎn)和光照條件下穩(wěn)定地提取圖像中的特征點，該算法在后續(xù)的位姿估計研究中成為了經(jīng)典的特征提取方法之一，許多學者基于SIFT算法進行改進和拓展，以適應不同場景下非合作目標的位姿估計需求。隨著硬件性能的提升，基于多視圖幾何的位姿估計算法得到了快速發(fā)展，如基于對極幾何的方法通過多幅圖像之間的對應關(guān)系來計算目標的位姿，這些方法在理論上具有較高的精度，但對圖像的匹配精度和噪聲較為敏感。近年來，深度學習技術(shù)的飛速發(fā)展為非合作目標位姿估計帶來了新的突破。Google的研究團隊提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的位姿回歸方法，通過大量的訓練數(shù)據(jù)讓網(wǎng)絡學習圖像特征與位姿之間的映射關(guān)系，能夠直接從圖像中回歸出目標的位姿參數(shù)，大大提高了位姿估計的效率和準確性，尤其是在復雜場景和遮擋情況下，相較于傳統(tǒng)方法展現(xiàn)出了更好的魯棒性。一些學者將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）引入位姿估計中，利用其對序列數(shù)據(jù)的處理能力，結(jié)合時間序列上的圖像信息，進一步提升位姿估計的性能，在動態(tài)目標的位姿估計任務中取得了較好的效果。在國內(nèi)，相關(guān)研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速。早期，國內(nèi)學者主要聚焦于對國外先進算法的學習和改進，結(jié)合國內(nèi)實際應用場景進行優(yōu)化。在基于傳統(tǒng)計算機視覺的位姿估計方面，國內(nèi)研究團隊在特征提取、匹配以及位姿解算等環(huán)節(jié)都進行了深入研究。例如，在特征匹配階段，提出了一些改進的匹配算法，通過引入幾何約束和概率模型，提高了特征匹配的準確性和可靠性，減少了誤匹配對最終位姿估計結(jié)果的影響。隨著國內(nèi)對人工智能領域的重視和投入不斷加大，深度學習在非合作目標位姿估計中的應用研究也取得了顯著成果。一些高校和科研機構(gòu)開展了深入的研究工作，提出了一系列創(chuàng)新的方法。例如，有研究團隊針對特定領域的非合作目標，如工業(yè)生產(chǎn)線上的零件、航天領域的衛(wèi)星等，設計了專門的深度學習網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，通過對大量針對性數(shù)據(jù)的訓練，實現(xiàn)了高精度的位姿估計，滿足了實際應用中的需求。部分學者還嘗試將多模態(tài)信息融合到深度學習位姿估計模型中，如結(jié)合視覺圖像與激光雷達點云數(shù)據(jù)，充分利用不同傳感器的優(yōu)勢，提高位姿估計的精度和魯棒性。當前，基于視覺的非合作目標位姿估計研究重點主要集中在提高估計精度、增強算法的魯棒性以及提升實時性等方面。在提高精度方面，不斷改進和優(yōu)化算法模型，引入更先進的數(shù)學理論和技術(shù)，如基于深度學習的端到端模型優(yōu)化、利用圖優(yōu)化理論對位姿估計結(jié)果進行精修等；在增強魯棒性上，研究如何使算法更好地適應復雜環(huán)境，包括光照變化、遮擋、目標形狀變化等，例如采用對抗訓練的方式讓模型學習在各種干擾下的目標特征；提升實時性則依賴于硬件性能的提升和算法的優(yōu)化，如采用輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、模型壓縮和加速技術(shù)等，以滿足實時性要求較高的應用場景，如機器人實時導航、無人機實時避障等。未來，該領域的研究趨勢將朝著多傳感器融合、智能化和自主化方向發(fā)展。多傳感器融合能夠整合不同類型傳感器的信息，提供更全面、準確的環(huán)境感知，從而進一步提高位姿估計的性能；智能化體現(xiàn)在算法能夠自動學習和適應不同的場景和任務，無需過多的人工干預；自主化則要求位姿估計系統(tǒng)能夠在無人值守的情況下穩(wěn)定運行，實現(xiàn)自主決策和操作，這將為非合作目標位姿估計在更多領域的應用拓展提供可能。1.3研究內(nèi)容與創(chuàng)新點本研究圍繞基于視覺的非合作目標位姿估計方法展開，旨在解決當前算法在精度、魯棒性和實時性方面的不足，為相關(guān)應用領域提供更高效、準確的位姿估計技術(shù)。具體研究內(nèi)容如下：視覺方法分析與改進：對現(xiàn)有的基于特征點、基于模板匹配以及基于深度學習的各類視覺位姿估計方法進行深入剖析，研究它們在不同場景下的性能表現(xiàn)及局限性。在此基礎上，針對傳統(tǒng)方法在復雜背景和遮擋情況下特征提取與匹配不穩(wěn)定的問題，改進特征提取和匹配算法。例如，結(jié)合局部特征和全局特征描述子，提出一種新的特征點提取與匹配策略，增強算法對復雜環(huán)境的適應性。同時，針對深度學習方法對大量標注數(shù)據(jù)的依賴以及模型泛化能力不足的問題，探索遷移學習、半監(jiān)督學習等技術(shù)在非合作目標位姿估計中的應用，以減少對大規(guī)模標注數(shù)據(jù)的需求，并提高模型在不同場景下的泛化能力。多模態(tài)信息融合研究：考慮到單一視覺信息在某些情況下可能無法提供足夠的位姿估計線索，研究將視覺信息與其他傳感器信息（如激光雷達、慣性測量單元IMU等）進行融合的位姿估計方法。通過建立多模態(tài)信息融合模型，充分利用不同傳感器的優(yōu)勢，提高位姿估計的精度和魯棒性。例如，將視覺圖像中的特征點信息與激光雷達獲取的點云信息進行融合，利用點云的三維結(jié)構(gòu)信息輔助視覺位姿估計，解決視覺方法在深度信息獲取上的不足；結(jié)合IMU的姿態(tài)和加速度信息，對視覺位姿估計結(jié)果進行實時校正，提高位姿估計的穩(wěn)定性和動態(tài)性能。實驗驗證與性能評估：搭建實驗平臺，包括硬件設備（如相機、激光雷達、搭載平臺等）和軟件系統(tǒng)（圖像采集與處理、位姿估計算法實現(xiàn)等）。使用公開數(shù)據(jù)集以及自主采集的不同場景下的非合作目標圖像和多模態(tài)數(shù)據(jù)，對提出的位姿估計方法進行實驗驗證。從精度、魯棒性、實時性等多個維度制定性能評估指標，如平均誤差、成功率、幀率等，與現(xiàn)有經(jīng)典算法進行對比分析，全面評估所提方法的性能優(yōu)劣，驗證其有效性和優(yōu)越性。實際應用場景研究：將研究成果應用于具體的實際場景，如機器人抓取任務和無人機導航避障。針對機器人抓取任務，研究如何根據(jù)位姿估計結(jié)果實現(xiàn)機器人末端執(zhí)行器的準確運動控制，提高抓取成功率；在無人機導航避障場景中，結(jié)合位姿估計結(jié)果實現(xiàn)無人機對非合作目標（如建筑物、樹木等）的實時檢測和避障，保障無人機飛行安全。通過實際應用，進一步驗證算法的實用性和可靠性，并根據(jù)實際需求對算法進行優(yōu)化和改進。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：提出新型特征融合與學習策略：創(chuàng)新性地將局部特征和全局特征進行有機融合，設計了一種自適應的特征提取與匹配算法，能夠根據(jù)不同場景自動調(diào)整特征提取策略，提高特征點的穩(wěn)定性和匹配準確性。同時，引入基于注意力機制的深度學習模型，使網(wǎng)絡能夠更加關(guān)注目標關(guān)鍵區(qū)域的特征，增強模型對復雜場景的理解和適應能力，有效提升位姿估計的精度和魯棒性。構(gòu)建多模態(tài)深度融合模型：區(qū)別于傳統(tǒng)的簡單拼接或加權(quán)融合方式，本研究提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的多模態(tài)信息深度融合模型。該模型能夠自動學習不同模態(tài)信息之間的內(nèi)在聯(lián)系，實現(xiàn)信息的深度融合與互補，從而更全面地描述目標的位姿狀態(tài)，為位姿估計提供更豐富、準確的信息支持，顯著提高位姿估計在復雜環(huán)境下的性能。設計場景自適應優(yōu)化機制：針對不同的實際應用場景，設計了一種場景自適應的算法優(yōu)化機制。通過實時監(jiān)測場景特征（如光照變化、目標運動狀態(tài)等），自動調(diào)整算法參數(shù)和模型結(jié)構(gòu)，使位姿估計方法能夠更好地適應不同場景的需求，提高算法在實際應用中的通用性和可靠性。二、基于視覺的非合作目標位姿估計原理2.1視覺測量涉及的坐標系及轉(zhuǎn)換在基于視覺的非合作目標位姿估計中，準確理解和運用不同的坐標系及其轉(zhuǎn)換關(guān)系是實現(xiàn)高精度位姿估計的基礎。視覺測量過程中主要涉及世界坐標系、相機坐標系、圖像物理坐標系和圖像像素坐標系，它們各自有著明確的定義和用途，相互之間通過特定的轉(zhuǎn)換關(guān)系緊密聯(lián)系。世界坐標系（WorldCoordinateSystem，WCS）是一個全局的參考坐標系，用于描述目標物體和相機在整個場景中的絕對位置和方向，通常用O_w-X_wY_wZ_w表示。在實際應用中，世界坐標系的原點和坐標軸方向可以根據(jù)具體場景和需求進行定義。例如，在室內(nèi)機器人導航場景中，可將房間的某個角落作為世界坐標系的原點，以房間的長、寬、高方向分別定義為X_w、Y_w、Z_w軸；在航空航天領域，對于衛(wèi)星對接任務，可將目標衛(wèi)星的質(zhì)心作為世界坐標系原點，以衛(wèi)星的特定軸向為坐標軸方向。世界坐標系為其他坐標系提供了統(tǒng)一的參考基準，使得不同物體和傳感器之間的位置和姿態(tài)信息能夠在同一框架下進行描述和比較。相機坐標系（CameraCoordinateSystem，CCS）是與相機固連的坐標系，其原點位于相機的光心O_c，X_c、Y_c軸分別與圖像平面的兩條邊平行，Z_c軸為相機的光軸，且與圖像平面垂直，方向指向場景，通常表示為O_c-X_cY_cZ_c。相機坐標系描述了相機相對于世界坐標系的位置和姿態(tài)，它將世界坐標系中的三維點轉(zhuǎn)換到相機的視角下，為后續(xù)的成像過程提供了中間環(huán)節(jié)。相機坐標系與世界坐標系之間的關(guān)系通過旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T來描述，這兩個參數(shù)被稱為相機的外參。旋轉(zhuǎn)矩陣R用于描述相機坐標系相對于世界坐標系的旋轉(zhuǎn)角度和方向，它是一個3\times3的正交單位矩陣，包含了三個旋轉(zhuǎn)分量，分別對應繞X_w、Y_w、Z_w軸的旋轉(zhuǎn)角度；平移向量T則表示相機坐標系原點O_c在世界坐標系中的位置，是一個三維向量。通過外參矩陣M_{extrinsic}=\begin{bmatrix}R&T\\0&1\end{bmatrix}，可以實現(xiàn)世界坐標系到相機坐標系的轉(zhuǎn)換，對于世界坐標系中的一點P_w=\begin{bmatrix}X_w&Y_w&Z_w&1\end{bmatrix}^T，其在相機坐標系中的坐標P_c=\begin{bmatrix}X_c&Y_c&Z_c&1\end{bmatrix}^T可通過P_c=M_{extrinsic}\timesP_w計算得到。圖像物理坐標系（ImagePhysicalCoordinateSystem，IPCS）是以物理單位（如毫米、厘米）表示的二維坐標系，用于描述圖像平面上點的位置。其原點O_1定義在相機光軸與圖像平面的交點處，即圖像的主點（principalpoint），通常情況下，主點位于圖像中心，但由于相機制造工藝等因素，可能會存在一定的偏差。X軸和Y軸分別與相機坐標系的X_c軸和Y_c軸平行，通常表示為O_1-XY。圖像物理坐標系與相機坐標系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系基于針孔成像模型，根據(jù)相似三角形原理，對于相機坐標系中的點P_c=\begin{bmatrix}X_c&Y_c&Z_c\end{bmatrix}^T，其在圖像物理坐標系中的坐標P_{ip}=\begin{bmatrix}X&Y\end{bmatrix}^T滿足以下關(guān)系：X=\frac{fX_c}{Z_c}，Y=\frac{fY_c}{Z_c}，其中f為相機的焦距，它是相機的一個重要參數(shù)，表示從相機光心到圖像平面的距離。圖像像素坐標系（ImagePixelCoordinateSystem，IPXS）是計算機中存儲圖像時使用的坐標系，以像素為單位，用于描述圖像中每個像素的位置。其原點位于圖像的左上角，u軸向右為正，v軸向下為正，通常表示為O_0-uv。在圖像像素坐標系中，每個像素的坐標(u,v)分別表示該像素在圖像中的列數(shù)和行數(shù)。圖像像素坐標系與圖像物理坐標系之間存在線性關(guān)系，設每個像素在X軸和Y軸方向上的物理尺寸分別為dx和dy，圖像主點在圖像像素坐標系中的坐標為(u_0,v_0)，則圖像物理坐標系中的點P_{ip}=\begin{bmatrix}X&Y\end{bmatrix}^T與圖像像素坐標系中的點P_{ix}=\begin{bmatrix}u&v\end{bmatrix}^T之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系為：u=\frac{X}{dx}+u_0，v=\frac{Y}{dy}+v_0。將上述幾個坐標系的轉(zhuǎn)換關(guān)系進行整合，可以得到從世界坐標系到圖像像素坐標系的完整轉(zhuǎn)換過程。首先，通過相機外參將世界坐標系中的點轉(zhuǎn)換到相機坐標系；然后，基于針孔成像模型將相機坐標系中的點轉(zhuǎn)換到圖像物理坐標系；最后，利用像素尺寸和主點坐標將圖像物理坐標系中的點轉(zhuǎn)換到圖像像素坐標系。用齊次坐標和矩陣形式表示，從世界坐標系中的點P_w到圖像像素坐標系中的點P_{ix}的轉(zhuǎn)換公式為：\begin{bmatrix}u\\v\\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\frac{1}{dx}&0&u_0&0\\0&\frac{1}{dy}&v_0&0\\0&0&1&0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}f&0&0&0\\0&f&0&0\\0&0&1&0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}R&T\\0&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}X_w\\Y_w\\Z_w\\1\end{bmatrix}其中，\begin{bmatrix}\frac{1}{dx}&0&u_0&0\\0&\frac{1}{dy}&v_0&0\\0&0&1&0\end{bmatrix}稱為相機內(nèi)參矩陣K，它包含了相機的固有屬性，如焦距、像素尺寸和主點坐標等信息，在相機標定過程中確定；\begin{bmatrix}f&0&0&0\\0&f&0&0\\0&0&1&0\end{bmatrix}是簡化后的投影矩陣，用于將相機坐標系中的三維點投影到二維圖像平面；\begin{bmatrix}R&T\\0&1\end{bmatrix}為相機外參矩陣，描述了相機在世界坐標系中的位置和姿態(tài)。在實際的位姿估計過程中，準確獲取相機的內(nèi)參和外參至關(guān)重要。相機內(nèi)參可以通過相機標定技術(shù)，使用已知尺寸的標定板進行拍攝，利用圖像處理算法提取標定板上的特征點，根據(jù)特征點在圖像像素坐標系和世界坐標系中的對應關(guān)系，通過數(shù)學模型求解得到。相機外參則需要根據(jù)具體的測量任務和場景，通過一定的測量手段或方法進行確定，例如在一些機器人導航應用中，可以通過安裝在機器人上的其他傳感器（如激光雷達、GPS等）獲取機器人在世界坐標系中的位置和姿態(tài)信息，進而計算出相機相對于世界坐標系的外參。理解和掌握視覺測量中涉及的各個坐標系及其轉(zhuǎn)換關(guān)系，是實現(xiàn)基于視覺的非合作目標位姿估計的關(guān)鍵。通過準確的坐標系轉(zhuǎn)換，可以將目標物體在世界坐標系中的位姿信息，逐步轉(zhuǎn)換為相機可感知和處理的圖像像素坐標系中的信息，為后續(xù)的位姿解算和估計提供基礎。在實際應用中，需要根據(jù)具體的場景和需求，合理選擇和定義坐標系，并通過精確的標定和測量獲取準確的轉(zhuǎn)換參數(shù)，以提高位姿估計的精度和可靠性。2.2相機成像模型相機成像模型是理解基于視覺的非合作目標位姿估計的基礎，它描述了三維空間中的物體如何投影到二維圖像平面上。在計算機視覺領域，常用的相機成像模型是針孔成像模型，該模型基于小孔成像原理，將相機視為一個理想的針孔，光線通過針孔后在成像平面上形成倒立的實像。針孔成像模型的幾何關(guān)系如圖1所示，假設世界坐標系中的一點P(X_w,Y_w,Z_w)，在相機坐標系中的坐標為P_c(X_c,Y_c,Z_c)，相機的光心為O_c，成像平面與光軸垂直，距離光心為f（即相機的焦距）。根據(jù)相似三角形原理，點P在成像平面上的投影點p(x,y)滿足以下關(guān)系：\frac{x}{X_c}=\frac{y}{Y_c}=\frac{f}{Z_c}由此可得：x=\frac{fX_c}{Z_c}y=\frac{fY_c}{Z_c}用齊次坐標表示，將世界坐標系中的點P_w=\begin{bmatrix}X_w&Y_w&Z_w&1\end{bmatrix}^T轉(zhuǎn)換到相機坐標系中的點P_c=\begin{bmatrix}X_c&Y_c&Z_c&1\end{bmatrix}^T，再轉(zhuǎn)換到成像平面上的點p=\begin{bmatrix}x&y&1\end{bmatrix}^T，可以通過以下矩陣運算實現(xiàn)：\begin{bmatrix}x\\y\\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}f&0&0&0\\0&f&0&0\\0&0&1&0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}R&T\\0&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}X_w\\Y_w\\Z_w\\1\end{bmatrix}其中，\begin{bmatrix}f&0&0&0\\0&f&0&0\\0&0&1&0\end{bmatrix}為相機的投影矩陣，它包含了相機的焦距信息；\begin{bmatrix}R&T\\0&1\end{bmatrix}為相機的外參矩陣，R是3\times3的旋轉(zhuǎn)矩陣，描述了相機坐標系相對于世界坐標系的旋轉(zhuǎn)關(guān)系，T是三維平移向量，表示相機坐標系原點在世界坐標系中的位置。然而，實際的相機成像過程并非完全符合針孔成像模型，由于鏡頭制造工藝、裝配誤差等因素，會導致圖像產(chǎn)生畸變，影響成像的準確性。常見的相機畸變主要包括徑向畸變和切向畸變。徑向畸變是由鏡頭的光學特性引起的，它使得圖像中的點沿著徑向方向偏離其理想位置。徑向畸變分為桶形畸變和枕形畸變，桶形畸變表現(xiàn)為圖像邊緣向外凸起，類似于桶的形狀；枕形畸變則表現(xiàn)為圖像邊緣向內(nèi)凹陷，形似枕頭。徑向畸變的數(shù)學模型可以用多項式來描述，通常考慮前兩階或前三階徑向畸變系數(shù)，對于成像平面上的點(x,y)，經(jīng)過徑向畸變校正后的點(x',y')滿足：x'=x(1+k_1r^2+k_2r^4+k_3r^6)y'=y(1+k_1r^2+k_2r^4+k_3r^6)其中，r=\sqrt{x^2+y^2}，k_1、k_2、k_3為徑向畸變系數(shù)，這些系數(shù)可以通過相機標定來確定。切向畸變是由于鏡頭與圖像平面不平行或鏡頭安裝傾斜等原因造成的，它使圖像中的點在切線方向上產(chǎn)生位移。切向畸變的數(shù)學模型為：x'=x+[2p_1xy+p_2(r^2+2x^2)]y'=y+[p_1(r^2+2y^2)+2p_2xy]其中，p_1、p_2為切向畸變系數(shù)，同樣需要通過相機標定來獲取。將徑向畸變和切向畸變綜合考慮，得到完整的畸變校正模型，對于成像平面上的畸變點(x_d,y_d)，校正后的點(x_u,y_u)可通過以下公式計算：x_u=x_d(1+k_1r_d^2+k_2r_d^4+k_3r_d^6)+[2p_1x_dy_d+p_2(r_d^2+2x_d^2)]y_u=y_d(1+k_1r_d^2+k_2r_d^4+k_3r_d^6)+[p_1(r_d^2+2y_d^2)+2p_2x_dy_d]其中，r_d=\sqrt{x_d^2+y_d^2}。影響相機成像精度的因素眾多，除了上述的相機畸變外，還包括以下幾個方面：相機內(nèi)參精度：相機內(nèi)參如焦距、主點坐標、像素尺寸等的準確性直接影響成像精度。如果內(nèi)參標定不準確，會導致圖像坐標與實際物理坐標之間的轉(zhuǎn)換出現(xiàn)偏差，進而影響位姿估計的精度。在實際應用中，需要采用高精度的標定方法和足夠多的標定樣本，以提高內(nèi)參的標定精度。圖像噪聲：圖像在采集過程中會受到各種噪聲的干擾，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等。這些噪聲會使圖像中的特征點位置發(fā)生偏移，降低特征提取和匹配的準確性，從而影響位姿估計的精度?？梢酝ㄟ^圖像濾波、去噪算法等方法來降低噪聲對成像的影響。目標物體與相機的距離：目標物體與相機的距離會影響成像的分辨率和特征的可辨識度。當距離過遠時，目標在圖像中的尺寸變小，細節(jié)信息丟失，可能導致特征提取困難，位姿估計精度下降；當距離過近時，可能會出現(xiàn)成像模糊、畸變加劇等問題。因此，在實際應用中需要根據(jù)相機的參數(shù)和目標物體的大小，合理選擇相機與目標物體之間的距離。光照條件：光照條件的變化會影響圖像的對比度和亮度，進而影響特征提取和匹配的效果。在光照不均勻或過強、過弱的情況下，圖像中的某些區(qū)域可能會出現(xiàn)過曝或欠曝現(xiàn)象，導致特征信息丟失。為了提高成像精度，需要合理設計光照系統(tǒng)，確保在不同的光照條件下都能獲取高質(zhì)量的圖像。相機的運動：如果相機在成像過程中存在運動，會導致圖像出現(xiàn)模糊和運動偽影，影響特征點的提取和匹配。在對動態(tài)目標進行位姿估計時，需要考慮相機的運動補償，或者采用高速相機等設備來減少相機運動對成像的影響。理解相機成像模型及其畸變模型，分析影響成像精度的因素，對于提高基于視覺的非合作目標位姿估計的準確性和可靠性具有重要意義。在實際應用中，需要針對不同的因素采取相應的措施，以優(yōu)化相機成像效果，為位姿估計提供高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。2.3位姿估計的基本數(shù)學原理在基于視覺的非合作目標位姿估計中，準確描述目標物體的姿態(tài)和位置是核心任務，而旋轉(zhuǎn)矩陣、四元數(shù)等數(shù)學工具則為實現(xiàn)這一任務提供了重要的理論基礎。旋轉(zhuǎn)矩陣是一種用于描述物體旋轉(zhuǎn)的數(shù)學表示方法，它通過一個3\times3的正交單位矩陣來表示物體在三維空間中的旋轉(zhuǎn)。假設坐標系O-XYZ繞X軸旋轉(zhuǎn)\alpha角度，其旋轉(zhuǎn)矩陣R_x(\alpha)可以表示為：R_x(\alpha)=\begin{bmatrix}1&0&0\\0&\cos\alpha&-\sin\alpha\\0&\sin\alpha&\cos\alpha\end{bmatrix}繞Y軸旋轉(zhuǎn)\beta角度的旋轉(zhuǎn)矩陣R_y(\beta)為：R_y(\beta)=\begin{bmatrix}\cos\beta&0&\sin\beta\\0&1&0\\-\sin\beta&0&\cos\beta\end{bmatrix}繞Z軸旋轉(zhuǎn)\gamma角度的旋轉(zhuǎn)矩陣R_z(\gamma)為：R_z(\gamma)=\begin{bmatrix}\cos\gamma&-\sin\gamma&0\\\sin\gamma&\cos\gamma&0\\0&0&1\end{bmatrix}如果物體經(jīng)歷了依次繞X、Y、Z軸的旋轉(zhuǎn)，那么總的旋轉(zhuǎn)矩陣R可以通過這三個旋轉(zhuǎn)矩陣的連乘得到：R=R_z(\gamma)R_y(\beta)R_x(\alpha)。旋轉(zhuǎn)矩陣的優(yōu)點在于其物理意義明確，能夠直觀地反映物體的旋轉(zhuǎn)方向和角度，在很多基于幾何模型的位姿估計算法中，旋轉(zhuǎn)矩陣被廣泛用于描述目標物體的姿態(tài)，通過建立目標物體上的特征點在不同坐標系下的坐標關(guān)系，利用旋轉(zhuǎn)矩陣進行坐標變換，從而求解出目標物體的位姿。然而，旋轉(zhuǎn)矩陣也存在一些局限性。首先，它是一個3\times3的矩陣，包含9個元素，但實際上只描述了3個自由度的旋轉(zhuǎn)，存在冗余信息，這在計算過程中會增加計算量和存儲成本。其次，在進行旋轉(zhuǎn)矩陣的估計或優(yōu)化時，由于其必須滿足正交性和行列式為1的約束條件，使得求解過程變得復雜，容易陷入局部最優(yōu)解。四元數(shù)是另一種常用的描述物體旋轉(zhuǎn)的數(shù)學工具，它用一個標量和一個三維向量來表達，即q=[s,\vec{v}]^T，其中s=q_0是四元數(shù)的實部，\vec{v}=[q_1,q_2,q_3]^T是四元數(shù)的虛部。單位四元數(shù)可以表示三維空間中的任意一個旋轉(zhuǎn)，這種描述方式既緊湊又沒有奇異性，在姿態(tài)估計和優(yōu)化過程中具有優(yōu)勢。假設一個單位四元數(shù)q=[\cos\frac{\theta}{2},\vec{n}\sin\frac{\theta}{2}]^T，其中\(zhòng)theta是旋轉(zhuǎn)角度，\vec{n}=[n_x,n_y,n_z]^T是旋轉(zhuǎn)軸的單位向量。對于空間中的一個點\vec{p}=[x,y,z]^T，經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后的點\vec{p}'可以通過以下公式計算：\vec{p}'=q\cdot\vec{p}\cdotq^{-1}其中，\vec{p}在這里被擴展為四元數(shù)[0,\vec{p}]^T，q^{-1}是q的共軛四元數(shù)，q^{-1}=[s,-\vec{v}]^T，“\cdot”表示四元數(shù)乘法。四元數(shù)乘法的規(guī)則為：q_1\cdotq_2=[s_1s_2-\vec{v}_1\cdot\vec{v}_2,s_1\vec{v}_2+s_2\vec{v}_1+\vec{v}_1\times\vec{v}_2]^T在基于視覺的位姿估計中，四元數(shù)常用于優(yōu)化算法中，例如在非線性優(yōu)化問題中，使用四元數(shù)表示旋轉(zhuǎn)可以避免旋轉(zhuǎn)矩陣的復雜約束條件，提高優(yōu)化的效率和穩(wěn)定性。在一些實時性要求較高的應用場景，如無人機的飛行控制中，利用四元數(shù)進行姿態(tài)解算能夠快速準確地計算出無人機的姿態(tài)，為飛行控制提供及時的信息。在實際的位姿估計過程中，通常需要將旋轉(zhuǎn)矩陣和四元數(shù)與平移向量相結(jié)合，以完整地描述目標物體的位姿。假設目標物體在世界坐標系中的位姿可以用一個4\times4的齊次變換矩陣T來表示，它由旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量\vec{t}組成：T=\begin{bmatrix}R&\vec{t}\\0&1\end{bmatrix}其中，R描述了目標物體的旋轉(zhuǎn)姿態(tài)，\vec{t}=[t_x,t_y,t_z]^T表示目標物體在世界坐標系中的平移向量。對于世界坐標系中的一點\vec{P}_w=[X_w,Y_w,Z_w,1]^T，經(jīng)過位姿變換后在相機坐標系中的坐標\vec{P}_c=[X_c,Y_c,Z_c,1]^T可以通過以下公式計算：\vec{P}_c=T\cdot\vec{P}_w在基于特征點的位姿估計算法中，首先通過圖像處理技術(shù)提取目標物體上的特征點在圖像中的坐標，然后根據(jù)相機成像模型和已知的相機內(nèi)參，建立特征點在相機坐標系和世界坐標系中的對應關(guān)系。通過求解這些對應關(guān)系組成的方程組，可以得到旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量\vec{t}，從而確定目標物體的位姿。例如，在PnP（Perspective-n-Point）問題中，已知n個三維空間點及其在圖像中的對應點，通過迭代算法或直接線性變換等方法，可以求解出目標物體的位姿。在基于深度學習的位姿估計方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡通過學習大量的圖像數(shù)據(jù)和對應的位姿標簽，直接從圖像中回歸出目標物體的位姿參數(shù)，這些參數(shù)可以是旋轉(zhuǎn)矩陣、四元數(shù)和平移向量的形式。網(wǎng)絡在訓練過程中，通過不斷調(diào)整參數(shù)，使得預測的位姿與真實位姿之間的誤差最小化，從而學習到圖像特征與位姿之間的映射關(guān)系。旋轉(zhuǎn)矩陣、四元數(shù)等數(shù)學工具在基于視覺的非合作目標位姿估計中起著關(guān)鍵作用，它們?yōu)闇蚀_描述和計算目標物體的位姿提供了有效的手段。在實際應用中，需要根據(jù)具體的需求和場景，合理選擇和運用這些數(shù)學工具，結(jié)合相應的算法和技術(shù)，實現(xiàn)高精度、實時性的位姿估計。三、基于視覺的非合作目標位姿估計方法分類與詳解3.1單目視覺位姿估計方法單目視覺位姿估計方法由于其結(jié)構(gòu)簡單、成本低廉等優(yōu)勢，在非合作目標位姿估計領域受到了廣泛關(guān)注。它僅通過一個相機獲取目標物體的圖像信息，進而推斷目標的位姿。這種方法在機器人導航、工業(yè)檢測、無人機作業(yè)等眾多場景中具有重要的應用價值，能夠為各類智能設備提供關(guān)鍵的環(huán)境感知信息。然而，單目視覺位姿估計也面臨著諸多挑戰(zhàn)，如深度信息缺失、尺度不確定性等問題，需要通過不斷優(yōu)化算法和改進技術(shù)來提高其估計精度和可靠性。根據(jù)其實現(xiàn)原理的不同，單目視覺位姿估計方法主要可分為基于特征點的方法和基于深度學習的方法。3.1.1基于特征點的方法基于特征點的單目視覺位姿估計方法是計算機視覺領域中經(jīng)典且基礎的方法，其核心思路是通過提取目標物體圖像中的特征點，并利用這些特征點在不同圖像中的對應關(guān)系來計算目標物體的位姿。在眾多特征點提取算法中，加速穩(wěn)健特征（Speeded-UpRobustFeatures，SURF）、尺度不變特征變換（Scale-InvariantFeatureTransform，SIFT）以及加速分割測試特征（FeaturesfromAcceleratedSegmentTest，F(xiàn)AST）等算法應用較為廣泛。下面以FAST算法為例，詳細闡述基于特征點的單目視覺位姿估計方法的原理和流程。FAST算法由EdwardRosten和TomDrummond于2006年提出，是一種快速的特征點提取算法，其設計初衷是為了在保證一定準確性的前提下，大幅提高特征點提取的速度，以滿足實時性要求較高的應用場景。FAST算法的特征點提取過程基于一個簡單而有效的假設：若某像素點與其周圍鄰域內(nèi)足夠多的像素點處于不同的區(qū)域，即該像素點的灰度值比其周圍鄰域內(nèi)足夠多的像素點的灰度值大或者小，則該像素點可能為角點，也就是潛在的特征點。具體提取步驟如下：首先，從圖像中選取一個像素點P，將其亮度值設為I_p，并設定一個合適的閾值T?？紤]以像素點P為中心，半徑r=3像素的離散化Bresenham圓，該圓的邊界上有16個像素點。若在這16個像素點中，存在n個連續(xù)的像素點，它們的像素值要么都比I_p+T大，要么都比I_p-T小，那么像素點P就被判定為一個特征點。在實際應用中，n的值通常設置為12或者9，實驗證明選擇9可能會有更好的效果。為了提高算法效率，避免對圖像中每個點都遍歷其鄰域圓上的16個點，F(xiàn)AST算法采用了一種高效的預測試方法。該方法僅檢查位置1、9、5和13這四個位置的像素點。首先檢測位置1和位置9，如果它們都比閾值T暗或比閾值T亮，再檢測位置5和位置13。若像素點P是一個角點，那么上述四個像素點中至少有3個應該都大于或者小于I_p\pmT。如果不滿足這個條件，那么P不可能是一個角點，可直接排除，無需進行后續(xù)完整的16點檢測。經(jīng)過初步篩選得到的候選角點，還需要進行完整的16點檢測，以確保其確實為特征點。此外，原始的FAST角點檢測算法存在一個問題，即檢測出來的角點容易出現(xiàn)“扎堆”現(xiàn)象，導致特征點分布不均勻。為了解決這個問題，需要使用非極大值抑制（Non-MaximalSuppression，NMS）方法。NMS方法會為每一個檢測到的特征點計算其響應大小（scorefunction），這里的響應大小定義為點P和它周圍16個像素點的絕對偏差的和。然后，對于相鄰的特征點，比較它們的響應值大小，值較低的點將會被刪除，從而在一定區(qū)域內(nèi)僅保留響應極大值的角點，使特征點分布更加合理。特征點匹配是基于特征點的位姿估計中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的是在不同圖像中找到來自同一物理點的特征點對。常用的特征點匹配方法有基于歐式距離的最近鄰匹配、基于描述子的匹配等。以基于描述子的匹配為例，在提取特征點后，還需要為每個特征點生成一個描述子，描述子是一個向量，它按照特定的方式描述了特征點周圍像素的信息。在匹配時，通過計算不同圖像中特征點描述子之間的相似度（如漢明距離、歐式距離等），將相似度較高的特征點對視為匹配點。例如，ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）算法在FAST特征點提取的基礎上，采用BRIEF（BinaryRobustIndependentElementaryFeatures）描述子來進行特征點匹配。BRIEF描述子是一種二進制描述子，其描述向量由許多個0和1組成，計算步驟如下：首先對圖像進行高斯濾波以減少噪聲干擾（方差為2，高斯窗口為9x9），然后在特征點周圍的鄰域內(nèi)隨機選取若干個點對，根據(jù)這些點對的灰度值比較結(jié)果生成二進制描述子。在匹配時，通過計算兩個特征點的BRIEF描述子之間的漢明距離來判斷它們是否匹配，漢明距離越小，說明兩個特征點越相似，越有可能是來自同一物理點的匹配點。在完成特征點提取和匹配后，就可以利用匹配點對來計算目標物體的位姿。常用的算法是透視n點問題（Perspective-n-Point，PnP）算法，其基本思想是通過已知的n個三維空間點及其在圖像中的對應二維點，求解出目標物體相對于相機的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T。假設世界坐標系中的三維點P_i(X_{wi},Y_{wi},Z_{wi})，其在圖像中的對應二維點為p_i(u_i,v_i)，相機內(nèi)參矩陣為K。根據(jù)相機成像模型，有如下關(guān)系：\lambda_i\begin{bmatrix}u_i\\v_i\\1\end{bmatrix}=K\begin{bmatrix}R&T\\0&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}X_{wi}\\Y_{wi}\\Z_{wi}\\1\end{bmatrix}其中，\lambda_i是一個尺度因子。通過至少3個非共線的匹配點對，就可以構(gòu)建出一組包含旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T的非線性方程組。PnP算法通過迭代優(yōu)化等方法求解這個方程組，從而得到目標物體的位姿。常見的PnP求解算法有直接線性變換（DirectLinearTransformation，DLT）算法、EPnP（EfficientPerspective-n-Point）算法等。DLT算法是一種經(jīng)典的線性求解方法，它通過將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題，利用最小二乘法求解位姿參數(shù)，但該方法對噪聲較為敏感。EPnP算法則通過將三維點用四個虛擬控制點表示，減少了求解的未知數(shù)數(shù)量，提高了計算效率和精度?；谔卣鼽c的單目視覺位姿估計方法具有一定的優(yōu)勢。首先，該方法原理相對簡單，易于理解和實現(xiàn)，在一些對實時性要求較高且場景相對簡單的應用中，能夠快速地提供目標物體的位姿信息。其次，對于紋理豐富的目標物體，特征點提取和匹配的效果較好，能夠得到較為準確的位姿估計結(jié)果。在工業(yè)生產(chǎn)線上對具有明顯紋理特征的零部件進行位姿估計時，基于特征點的方法可以準確地識別零部件的位置和姿態(tài)，為后續(xù)的加工和裝配提供準確的定位信息。然而，這種方法也存在一些明顯的缺點。一是對圖像的質(zhì)量和特征點的分布要求較高。如果圖像存在噪聲、模糊或者目標物體紋理不明顯，特征點提取和匹配的準確性會受到嚴重影響，導致位姿估計誤差增大。在光照條件較差的環(huán)境下，圖像的對比度降低，特征點的辨識度下降，容易出現(xiàn)誤匹配的情況。二是該方法對遮擋較為敏感。當目標物體部分被遮擋時，被遮擋區(qū)域的特征點無法提取，從而影響匹配點對的數(shù)量和質(zhì)量，使得位姿估計的準確性大幅降低。三是基于特征點的方法在處理復雜場景時，計算量較大，實時性難以保證。隨著場景中目標物體數(shù)量的增加和場景復雜度的提高，特征點提取和匹配的計算量呈指數(shù)級增長，可能無法滿足實時性要求較高的應用場景。在同時對多個非合作目標進行位姿估計時，大量的特征點計算和匹配會導致系統(tǒng)響應變慢，無法及時提供準確的位姿信息?；谔卣鼽c的單目視覺位姿估計方法在簡單場景和紋理豐富的目標物體位姿估計中具有一定的應用價值，但在面對復雜環(huán)境和遮擋等情況時，其性能會受到較大限制。為了克服這些問題，需要結(jié)合其他技術(shù)或者改進算法，以提高位姿估計的精度和魯棒性。3.1.2基于深度學習的方法隨著深度學習技術(shù)的飛速發(fā)展，基于深度學習的單目位姿估計方法逐漸成為研究熱點。這類方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡強大的特征提取和學習能力，直接從圖像中回歸出目標物體的位姿參數(shù)，能夠有效地解決傳統(tǒng)方法在復雜場景下的局限性。相較于基于特征點的方法，基于深度學習的方法不需要人工設計特征提取和匹配算法，而是通過大量的數(shù)據(jù)訓練讓網(wǎng)絡自動學習圖像特征與位姿之間的映射關(guān)系，具有更好的適應性和魯棒性。在眾多基于深度學習的單目位姿估計算法中，基于坐標分類的語義指導的位姿估計方法和基于多任務學習的端到端位姿概率估計算法（ProbabilisticVisualSpatialPoseEstimation，PVSPE）是比較典型的代表?；谧鴺朔诸惖恼Z義指導的位姿估計方法采用目標檢測-關(guān)鍵點檢測-位姿解算的范式，針對當前關(guān)鍵點檢測網(wǎng)絡參數(shù)多、推理速度慢的問題，設計了一種輕量檢測網(wǎng)絡。在預測階段，對坐標進行橫縱解耦以進行分類學習，有效降低了延遲同時提高了預測精度。此外，利用特征金字塔網(wǎng)絡（FeaturePyramidNetwork，F(xiàn)PN）結(jié)構(gòu)學習目標語義信息，增強了輕量化網(wǎng)絡的特征提取能力。該方法在標準公開數(shù)據(jù)集SwissCube上進行了有效性驗證，結(jié)果顯示，在NVIDIAT4上實時性達到36FPS，精度優(yōu)于其他算法。PVSPE算法則分別從位姿表征和特征提取兩個維度提高位姿回歸精度。在位姿參數(shù)表示上，采用MatrixFisher分布和MultivariateGaussian分布參數(shù)化相對位姿，搭建了位姿不確定性模型。在此基礎上，從特征提取和融合角度出發(fā)，結(jié)合空間和通道自注意力機制以提高網(wǎng)絡的上下文提取能力，采用跨層和同層傳輸策略有效地融合了多尺度特征。下面詳細分析PVSPE算法的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和優(yōu)勢。PVSPE算法的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)主要由特征提取網(wǎng)絡、特征融合網(wǎng)絡和多任務預測頭三部分組成。特征提取網(wǎng)絡通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN），如ResNet、VGG等，用于提取圖像的低級和中級特征。這些特征包含了圖像的顏色、紋理、邊緣等信息，是后續(xù)位姿估計的基礎。以ResNet為例，它通過引入殘差模塊，解決了深層神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題，使得網(wǎng)絡能夠?qū)W習到更豐富的特征表示。在PVSPE算法中，利用ResNet的多層卷積層對輸入圖像進行逐步特征提取，從淺層的簡單邊緣和紋理特征，到深層的復雜語義特征，為后續(xù)的處理提供了全面的信息。特征融合網(wǎng)絡是PVSPE算法的關(guān)鍵組成部分，它負責融合不同尺度和層次的特征，以獲取更全面的上下文信息。該網(wǎng)絡結(jié)合了空間和通道自注意力機制，能夠自動學習不同特征之間的重要性權(quán)重，突出對目標位姿估計更關(guān)鍵的特征?？臻g自注意力機制通過計算不同位置特征之間的相關(guān)性，增強與目標相關(guān)區(qū)域的特征表達；通道自注意力機制則關(guān)注不同通道特征之間的關(guān)系，對重要的通道特征進行加權(quán)。通過這種方式，特征融合網(wǎng)絡能夠有效地融合多尺度特征，提高網(wǎng)絡對復雜場景的理解能力。例如，在處理包含多個物體的復雜場景圖像時，空間自注意力機制可以使網(wǎng)絡聚焦于目標物體所在的區(qū)域，避免背景信息的干擾；通道自注意力機制能夠根據(jù)不同通道特征對目標位姿估計的貢獻程度，調(diào)整特征權(quán)重，從而提高位姿估計的準確性。多任務預測頭基于前面提取和融合的特征，同時預測目標物體的位姿參數(shù)和不確定性。在PVSPE算法中，采用MatrixFisher分布和MultivariateGaussian分布參數(shù)化相對位姿，能夠更好地描述位姿的不確定性。通過這種方式，不僅可以得到目標物體的位姿估計值，還能評估位姿估計的可靠性。在實際應用中，位姿的不確定性信息對于決策制定非常重要。在機器人抓取任務中，如果位姿估計的不確定性較大，機器人可以采取更加謹慎的抓取策略，以避免抓取失敗。PVSPE算法具有多方面的優(yōu)勢。它在位姿回歸精度上表現(xiàn)出色。通過創(chuàng)新的位姿表征和特征提取融合策略，能夠充分利用圖像中的信息，準確地回歸出目標物體的位姿參數(shù)。在歐空局Kelvin位姿估計挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)集SPEED+上，該算法的單幀相對平移誤差位于3%以下，Lightbox集上姿態(tài)精度達到5°之下，驗證了其準確性。該算法對復雜場景具有較強的適應性。結(jié)合空間和通道自注意力機制的特征融合網(wǎng)絡，能夠有效地處理遮擋、光照變化等復雜情況，提高了算法的魯棒性。在目標物體部分被遮擋的情況下，網(wǎng)絡依然能夠通過關(guān)注未被遮擋區(qū)域的特征，準確地估計出目標物體的位姿。PVSPE算法還能夠提供位姿的不確定性估計，為后續(xù)的決策提供了更豐富的信息。在實際應用中，了解位姿估計的不確定性可以幫助系統(tǒng)做出更合理的決策，提高系統(tǒng)的可靠性和安全性?；谏疃葘W習的單目位姿估計方法，如PVSPE算法，憑借其獨特的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新的算法設計，在精度、魯棒性和不確定性估計等方面展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展和硬件性能的提升，這類方法在非合作目標位姿估計領域?qū)⒕哂懈鼜V闊的應用前景。3.2雙目視覺位姿估計方法雙目視覺位姿估計方法模擬人類雙眼感知世界的方式，通過兩個相機從不同角度獲取目標物體的圖像，利用視差原理計算目標物體的三維信息，進而估計其位姿。這種方法在機器人導航、工業(yè)檢測、虛擬現(xiàn)實等領域具有廣泛的應用前景，能夠為各類系統(tǒng)提供更準確的環(huán)境感知信息。相較于單目視覺位姿估計方法，雙目視覺能夠直接獲取目標物體的深度信息，有效解決了單目視覺中深度信息缺失的問題，提高了位姿估計的精度和可靠性。然而，雙目視覺位姿估計也面臨著一些挑戰(zhàn)，如相機標定的精度、立體匹配的準確性以及計算復雜度較高等問題，需要通過不斷改進算法和優(yōu)化技術(shù)來克服。3.2.1雙目立體視覺原理雙目立體視覺是基于視差原理，通過兩個攝像機從不同角度同時獲取周圍景物的兩幅數(shù)字圖像，進而恢復出物體三維幾何信息，重建周圍景物的三維形狀與位置。其原理與人類雙眼感知三維世界的方式相似，利用了三角測量原理來計算圖像像素間的位置偏差（視差），從而獲取物體的三維信息。假設兩個攝像機的光軸相互平行，且它們的焦距相同，均為f，兩個攝像機的投影中心之間的距離為基線距離B。當兩個攝像機同時觀測空間中的一個特征點P時，該點在左攝像機圖像平面上的投影點為P_l(X_l,Y_l)，在右攝像機圖像平面上的投影點為P_r(X_r,Y_r)。由于兩個攝像機的光軸平行，所以Y_l=Y_r=Y，視差d=X_l-X_r。根據(jù)三角幾何關(guān)系，由相似三角形原理可得：\frac{Z}{B}=\frac{f}jt1vbdz進而可以計算出特征點P在攝像機坐標系下的Z坐標（即深度）為：Z=\frac{Bf}1tjdplh在得到Z坐標后，根據(jù)相似三角形原理，還可以計算出特征點P在攝像機坐標系下的X和Y坐標：X=\frac{X_lZ}{f}Y=\frac{Y_lZ}{f}通過上述計算，只要能在左右攝像機圖像中找到對應的匹配點，就可以確定該點的三維坐標。這種方法是點對點的運算，像平面上所有存在相應匹配點的點，都可以參與上述運算，從而獲取對應的三維坐標。在實際應用中，由于相機的制造工藝、安裝誤差等因素，相機的光軸可能并不完全平行，這就需要進行相機標定來獲取相機的內(nèi)參（如焦距f、主點坐標等）和外參（旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T），以準確建立圖像像素與三維空間點之間的對應關(guān)系。同時，為了提高立體匹配的準確性和效率，還需要采用一些圖像處理技術(shù)，如圖像校正、特征提取與匹配等。圖像校正的目的是將左右攝像機的圖像進行幾何變換，使得它們的行對準，即消除圖像中的傾斜和旋轉(zhuǎn)，從而簡化立體匹配的過程。特征提取與匹配則是在左右圖像中尋找具有相似特征的點對，作為計算視差和三維坐標的基礎。常用的特征提取算法有SIFT、SURF、ORB等，特征匹配方法有基于歐式距離的最近鄰匹配、基于描述子的匹配等。雙目立體視覺通過視差原理和三角測量方法，能夠有效地獲取目標物體的三維信息，為基于視覺的非合作目標位姿估計提供了重要的基礎。在實際應用中，需要綜合考慮各種因素，采用合適的算法和技術(shù)，以提高三維信息獲取的精度和可靠性。3.2.2基于雙目視覺的位姿解算步驟基于雙目視覺的位姿解算過程涉及多個關(guān)鍵步驟，每個步驟都對最終的位姿估計精度有著重要影響。以弧支撐線段檢測技術(shù)等為例，詳細闡述其位姿解算步驟如下。關(guān)鍵特征點提?。簻蚀_提取目標物體的關(guān)鍵特征點是位姿解算的首要任務?；≈尉€段檢測技術(shù)利用目標物體的幾何特征，通過對圖像進行邊緣檢測和線段提取，篩選出具有特定幾何形狀和特征的線段作為關(guān)鍵特征點。對于圓形目標物體，可以通過檢測其邊緣的弧線段來確定關(guān)鍵特征點；對于矩形目標物體，則可以提取其四條邊的線段作為關(guān)鍵特征點。在復雜背景下，為了提高特征點提取的準確性，可結(jié)合其他特征提取算法，如FAST（FeaturesfromAcceleratedSegmentTest）算法。FAST算法能夠快速檢測出圖像中灰度變化明顯的角點，這些角點往往是目標物體的關(guān)鍵特征點。在利用弧支撐線段檢測技術(shù)提取線段特征點后，再使用FAST算法補充提取一些遺漏的角點特征點，從而更全面地描述目標物體的特征。在實際應用中，還可以根據(jù)目標物體的特點，對FAST算法的參數(shù)進行調(diào)整，以適應不同的場景需求。對于紋理較少的目標物體，可以適當降低FAST算法的閾值，以增加特征點的數(shù)量；對于紋理豐富的目標物體，則可以提高閾值，減少誤檢測的特征點。目標跟蹤：在不同時刻的雙目圖像序列中，實現(xiàn)目標物體的穩(wěn)定跟蹤是位姿解算的重要環(huán)節(jié)。通過建立目標物體的特征模型，利用特征匹配算法在后續(xù)圖像中尋找與目標物體特征相似的區(qū)域，從而確定目標物體的位置變化。常用的目標跟蹤算法有卡爾曼濾波（KalmanFilter）和粒子濾波（ParticleFilter）等。卡爾曼濾波是一種基于線性系統(tǒng)和高斯噪聲假設的最優(yōu)估計方法，它通過預測和更新兩個步驟，不斷調(diào)整目標物體的狀態(tài)估計。在基于雙目視覺的目標跟蹤中，卡爾曼濾波可以根據(jù)前一時刻目標物體的位姿和運動信息，預測當前時刻目標物體的位姿，并結(jié)合當前時刻雙目圖像中目標物體的觀測信息，對預測結(jié)果進行修正，從而實現(xiàn)目標物體的穩(wěn)定跟蹤。粒子濾波則是一種基于蒙特卡羅方法的非線性濾波算法，它通過在狀態(tài)空間中隨機采樣大量的粒子來表示目標物體的狀態(tài)，根據(jù)觀測信息對粒子的權(quán)重進行調(diào)整，最終通過對粒子的加權(quán)平均得到目標物體的狀態(tài)估計。粒子濾波適用于非線性、非高斯的目標跟蹤場景，在復雜環(huán)境下能夠更好地處理目標物體的遮擋和運動不確定性等問題。在實際應用中，可根據(jù)目標物體的運動特性和環(huán)境特點選擇合適的跟蹤算法。對于運動較為平穩(wěn)的目標物體，卡爾曼濾波通常能夠取得較好的跟蹤效果；而對于運動復雜、存在遮擋的目標物體，粒子濾波則更具優(yōu)勢。位姿計算：在獲取目標物體在雙目圖像中的特征點坐標以及完成目標跟蹤后，便可以根據(jù)雙目立體視覺原理計算目標物體的位姿。通過三角測量方法，利用左右攝像機圖像中對應特征點的視差，計算出特征點在攝像機坐標系下的三維坐標。再根據(jù)相機的內(nèi)參和外參，將攝像機坐標系下的三維坐標轉(zhuǎn)換到世界坐標系下，進而求解出目標物體相對于世界坐標系的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T，得到目標物體的位姿。在實際計算過程中，由于噪聲、特征點匹配誤差等因素的影響，位姿計算結(jié)果可能存在一定的誤差。為了提高位姿計算的精度，可以采用一些優(yōu)化算法，如迭代最近點（IterativeClosestPoint，ICP）算法。ICP算法通過不斷迭代尋找兩組點云之間的最優(yōu)匹配關(guān)系，最小化兩組點云之間的距離誤差，從而優(yōu)化目標物體的位姿估計。在基于雙目視覺的位姿計算中，將通過三角測量得到的目標物體特征點的初始位姿作為ICP算法的輸入，經(jīng)過多次迭代優(yōu)化，得到更準確的位姿估計結(jié)果。還可以結(jié)合其他信息，如慣性測量單元（InertialMeasurementUnit，IMU）提供的姿態(tài)信息，對雙目視覺位姿估計結(jié)果進行融合和校正，進一步提高位姿估計的精度和穩(wěn)定性?；陔p目視覺的位姿解算通過關(guān)鍵特征點提取、目標跟蹤和位姿計算等步驟，能夠?qū)崿F(xiàn)對非合作目標位姿的準確估計。在實際應用中，需要針對不同的場景和需求，選擇合適的算法和技術(shù)，并對各個步驟進行優(yōu)化，以提高位姿估計的精度、魯棒性和實時性。3.3其他視覺位姿估計方法3.3.1多目視覺位姿估計多目視覺系統(tǒng)采用三個或三個以上攝像機，通過多個相機從不同視角同時獲取目標物體的圖像信息，進而實現(xiàn)對目標位姿的精確估計。該系統(tǒng)的構(gòu)成相對復雜，需要對多個相機進行合理布局和參數(shù)標定，以確保能夠獲取到全面且準確的圖像數(shù)據(jù)。多目視覺系統(tǒng)最早由莫拉維克研究，他為“StanfordCart”研制的視覺導航系統(tǒng)采用單個攝像機的“滑動立體視覺”來實現(xiàn)，此后多目視覺技術(shù)不斷發(fā)展，在多個領域得到應用。多目視覺系統(tǒng)的工作方式基于視差原理和三角測量原理。視差原理是指當物體處于不同位置時，由于多個相機之間的位置差異，物體在不同圖像中的像素位置發(fā)生位移，通過分析這種位移來推斷物體的距離與深度信息。三角測量原理則是通過將多個相機之間構(gòu)建三角形，利用三角形的邊長和角度來計算目標物體的位置，從而實現(xiàn)精確的三維重建。在實際工作中，多目視覺系統(tǒng)首先對各個相機采集到的圖像進行預處理，包括圖像去噪、增強等操作，以提高圖像質(zhì)量。然后進行特征提取和匹配，從不同圖像中找出對應點，計算這些點的視差。通過三角測量計算出目標物體在三維空間中的坐標，結(jié)合相機的內(nèi)外參數(shù)，最終求解出目標物體的位姿。在提高測量精度和范圍方面，多目視覺系統(tǒng)具有顯著優(yōu)勢。從測量精度角度來看，多個相機提供了更多的觀測信息，通過對這些信息的融合和優(yōu)化，可以有效降低測量誤差。多個相機從不同角度觀測目標物體，能夠獲取更全面的特征信息，減少因遮擋或特征不明顯導致的誤差。在工業(yè)檢測中，對于復雜形狀的工件，單目或雙目視覺可能無法全面獲取其特征，而多目視覺可以從多個方向進行觀測，更準確地檢測工件的尺寸和形狀偏差。多目視覺系統(tǒng)能夠覆蓋更大的測量范圍。通過合理布置相機的位置和角度，可以實現(xiàn)對大面積場景或遠距離目標的觀測。在大型建筑的三維建模中，多目視覺系統(tǒng)可以從不同位置對建筑進行拍攝，獲取建筑各個部分的圖像信息，從而實現(xiàn)對整個建筑的精確建模。多目視覺系統(tǒng)還可以通過增加相機數(shù)量或調(diào)整相機布局，靈活適應不同的測量需求，進一步擴大測量范圍。多目視覺位姿估計通過多個相機的協(xié)同工作，利用視差原理和三角測量原理，在提高測量精度和范圍上展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢，為非合作目標位姿估計提供了更強大的技術(shù)手段。3.3.2基于結(jié)構(gòu)光的位姿估計基于結(jié)構(gòu)光的位姿估計是一種主動式的視覺測量方法，它通過向目標物體投射具有特定結(jié)構(gòu)的光線（如條紋光、編碼結(jié)構(gòu)光等），并利用相機獲取目標物體表面反射光線形成的圖像，進而計算目標物體的位姿。在結(jié)構(gòu)光投射過程中，常用的結(jié)構(gòu)光模式有多種。以條紋光為例，通常由投影儀將一系列等間距的條紋圖案投射到目標物體表面。這些條紋圖案在目標物體表面會發(fā)生變形，其變形程度與目標物體的形狀和位置相關(guān)。在室內(nèi)環(huán)境下對一個復雜形狀的物體進行位姿估計時，投影儀將條紋光投射到物體表面，由于物體表面的起伏，條紋在物體表面呈現(xiàn)出彎曲、疏密變化等不同形態(tài)。編碼結(jié)構(gòu)光則通過對投射的光線進行編碼，如采用格雷碼等編碼方式，使得每個條紋或區(qū)域具有唯一的編碼標識。這種編碼方式可以提高對目標物體表面信息的獲取精度和可靠性，尤其在處理復雜形狀和紋理較少的目標物體時具有優(yōu)勢。在對一個表面光滑、紋理不明顯的金屬零件進行測量時，編碼結(jié)構(gòu)光能夠通過其獨特的編碼信息準確識別零件表面的各個區(qū)域，避免因紋理缺失導致的測量困難。圖像獲取環(huán)節(jié)通常由相機完成，相機與投影儀需進行精確的標定，以確定它們之間的相對位置和姿態(tài)關(guān)系。相機從特定角度拍攝目標物體表面反射結(jié)構(gòu)光形成的圖像，這些圖像包含了結(jié)構(gòu)光的變形信息以及目標物體的紋理等信息。在實際應用中，為了獲取更準確的測量結(jié)果，可能會使用多個相機從不同角度同時拍攝，以獲取更全面的目標物體信息。在工業(yè)檢測中，為了全面檢測一個大型機械零件的表面缺陷和位姿，會布置多個相機圍繞零件，同時拍攝反射結(jié)構(gòu)光的圖像，從而獲取零件各個角度的信息。利用結(jié)構(gòu)光信息計算目標位姿的過程涉及多個關(guān)鍵步驟。通過圖像處理技術(shù)對獲取的圖像進行分析，提取出結(jié)構(gòu)光的特征信息，如條紋的中心線、編碼信息等。在條紋光圖像中，采用邊緣檢測、閾值分割等算法提取出條紋的中心線，這些中心線的位置和形狀包含了目標物體的三維信息。根據(jù)結(jié)構(gòu)光的特征信息和相機、投影儀的標定參數(shù)，利用三角測量原理計算目標物體表面點的三維坐標。假設已知投影儀和相機的相對位置關(guān)系，以及條紋在相機圖像中的位置和變形情況，通過三角測量公式可以計算出目標物體表面對應點在三維空間中的坐標。在得到目標物體表面多個點的三維坐標后，結(jié)合目標物體的模型信息（如果已知），采用位姿解算算法求解目標物體的位姿。常用的位姿解算算法有ICP（IterativeClosestPoint）算法等，通過不斷迭代優(yōu)化，使計算得到的目標物體點云與模型點云之間的誤差最小，從而得到準確的位姿參數(shù)?；诮Y(jié)構(gòu)光的位姿估計方法在工業(yè)制造、逆向工程、文物保護等領域具有廣泛的應用前景。在工業(yè)制造中，可用于高精度零件的尺寸測量和裝配檢測，確保產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)精度；在逆向工程中，能夠快速獲取物體的三維模型，為產(chǎn)品設計和改進提供數(shù)據(jù)支持；在文物保護領域，可對文物進行數(shù)字化建模，實現(xiàn)文物的虛擬展示和保護修復。四、基于視覺的非合作目標位姿估計的挑戰(zhàn)與難點4.1復雜環(huán)境因素的影響4.1.1光照變化的影響光照變化是基于視覺的非合作目標位姿估計中面臨的一個重要挑戰(zhàn)，它對圖像特征提取和匹配有著顯著的影響。在不同的光照條件下，目標物體的外觀會發(fā)生明顯變化，這給位姿估計帶來了諸多困難。在強光環(huán)境中，圖像容易出現(xiàn)過曝現(xiàn)象。當光線強度過高時，目標物體的部分區(qū)域會因為接收過多的光信號而失去細節(jié)信息，導致這些區(qū)域在圖像中呈現(xiàn)為白色塊狀，特征點難以提取。在室外強光照射下拍攝的金屬物體，其表面的反光區(qū)域可能會過曝，原本清晰的邊緣和紋理特征變得模糊不清，使得基于特征點的位姿估計算法無法準確識別和匹配這些特征點，從而影響位姿估計的精度。過曝還可能導致圖像的對比度降低，使得目標物體與背景之間的差異減小，進一步增加了特征提取和匹配的難度。弱光環(huán)境則會使圖像產(chǎn)生大量噪聲。當光線不足時，相機傳感器為了獲取足夠的信號，會提高增益，這會引入更多的電子噪聲，使得圖像變得模糊且布滿噪點。這些噪聲會干擾特征點的檢測和描述，導致提取的特征點不準確，匹配錯誤率增加。在夜晚或室內(nèi)光線較暗的場景中，拍攝的目標物體圖像中的噪聲可能會掩蓋真實的特征信息，使得基于特征點的位姿估計算法難以準確找到對應的特征點對，進而影響位姿估計的準確性。弱光環(huán)境下，圖像的信噪比降低，也會影響基于深度學習的位姿估計算法的性能，因為深度學習模型通常對圖像的質(zhì)量有一定要求，噪聲過多會干擾模型的學習和預測。為了應對光照變化的影響，研究人員提出了多種方法。一些基于傳統(tǒng)計算機視覺的方法采用光照不變特征提取算法，如尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）等。這些算法通過對圖像進行尺度空間構(gòu)建和特征點檢測，能夠在一定程度上提取出對光照變化不敏感的特征點。SIFT算法通過計算圖像的尺度空間極值點，獲取具有尺度不變性的特征點，并生成特征描述子，這些描述子在不同光照條件下具有較好的穩(wěn)定性。然而，這些傳統(tǒng)方法在面對極端光照變化時，仍然存在局限性。近年來，基于深度學習的方法在處理光照變化問題上展現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢。一些研究通過在訓練數(shù)據(jù)中引入不同光照條件下的圖像，讓深度學習模型學習光照變化對圖像特征的影響，從而提高模型對光照變化的適應性。采用生成對抗網(wǎng)絡（GAN）生成不同光照條件下的圖像，擴充訓練數(shù)據(jù)集，使得模型能夠?qū)W習到更豐富的光照不變特征。還可以在模型結(jié)構(gòu)中引入注意力機制，讓模型能夠自動關(guān)注圖像中受光照影響較小的區(qū)域，提高特征提取和匹配的準確性。光照變化對基于視覺的非合作目標位姿估計影響顯著，需要綜合運用多種方法來克服其帶來的挑戰(zhàn)，提高位姿估計在不同光照條件下的精度和魯棒性。4.1.2遮擋問題的處理在基于視覺的非合作目標位姿估計中，遮擋問題是一個關(guān)鍵難點，它嚴重影響著位姿估計的準確性和穩(wěn)定性。當目標被部分遮擋時，相機獲取的圖像中目標的部分信息缺失，這給特征提取和匹配帶來了極大的困難。目標被遮擋會導致特征點提取不完整。在基于特征點的位姿估計方法中，遮擋區(qū)域的特征點無法被準確提取，從而減少了可用于匹配的特征點數(shù)量。在機器人抓取任務中，如果目標物體的部分被其他物體遮擋，那么被遮擋部分的邊緣、角點等特征點無法被檢測到，這使得在進行特征點匹配時，可能無法找到足夠數(shù)量的對應點對，進而影響位姿估計的精度。遮擋還可能導致特征點的誤匹配。由于遮擋區(qū)域的特征信息缺失，算法可能會將背景中的特征點誤判為目標的特征點，或者將不同目標的特征點錯誤匹配，從而引入錯誤的位姿估計結(jié)果。在基于深度學習的位姿估計方法中，遮擋同樣會對模型的性能產(chǎn)生負面影響。深度學習模型通常依賴于完整的目標圖像進行學習和預測，當目標被遮擋時，模型難以從部分可見的圖像中準確推斷出目標的位姿。如果訓練數(shù)據(jù)中沒有包含足夠多的遮擋樣本，模型在遇到遮擋情況時，可能會出現(xiàn)預測偏差甚至無法預測的情況。為了解決遮擋問題，研究人員提出了多種策略。一種常見的方法是利用多視角信息。通過多個相機從不同角度同時觀測目標物體，當一個相機視角下的目標被遮擋時，其他相機視角可能能夠獲取到完整的目標信息。在工業(yè)檢測中，布置多個相機對工件進行全方位拍攝，當某個相機拍攝的圖像中工件被部分遮擋時，其他相機拍攝的圖像可以提供補充信息，通過融合多視角的圖像數(shù)據(jù)，可以提高位姿估計的準確性。還可以采用基于模型的方法來處理遮擋問題。根據(jù)目標物體的先驗模型，結(jié)合未被遮擋部分的特征信息，通過模型擬合和優(yōu)化算法來推斷被遮擋部分的位姿信息。在對具有規(guī)則形狀的目標物體進行位姿估計時，利用其幾何模型，根據(jù)未被遮擋部分的邊緣和角點信息，通過最小二乘法等優(yōu)化算法來估計目標物體的整體位姿。一些基于深度學習的方法通過設計專門的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)來處理遮擋情況。引入注意力機制，讓網(wǎng)絡能夠自動關(guān)注未被遮擋的區(qū)域，減少遮擋對特征提取和位姿估計的影響。利用生成對抗網(wǎng)絡（GAN）生成被遮擋部分的圖像信息，以補充缺失的特征，從而提高位姿估計的準確性。遮擋問題是基于視覺的非合作目標位姿估計中需要重點解決的難題，通過綜合運用多視角信息、基于模型的方法以及深度學習的創(chuàng)新技術(shù)，可以在一定程度上提高位姿估計在遮擋情況下的準確性和穩(wěn)定性。4.2目標特征的不確定性4.2.1目標表面特征缺乏在基于視覺的非合作目標位姿估計中，目標表面特征缺乏是一個常見且棘手的問題。當目標物體表面無明顯紋理或特征時，傳統(tǒng)的基于特征點的位姿估計方法往往難以發(fā)揮作用。例如，一些表面光滑的金屬零件，其表面紋理特征極為有限，在圖像中難以提取到足夠數(shù)量且穩(wěn)定的特征點。對于球形或圓柱形的金屬零件，它們的表面相對平整，缺乏明顯的角點、邊緣等特征，使得基于特征點的位姿估計算法（如SIFT、SURF等）在提取特征點時面臨很大困難，容易出現(xiàn)特征點提取數(shù)量不足或特征點不穩(wěn)定的情況，從而導致位姿估計誤差增大，甚至無法準確估計位姿。在這種情況下，一些改進方法被提出以提高位姿估計的適應性?；谳喞姆椒ǔ蔀橐环N可行的解決方案。該方法通過提取目標物體的輪廓信息來進行位姿估計。對于表面特征缺乏的目標物體，其輪廓往往能夠提供關(guān)鍵的幾何信息。在對一個表面光滑的圓柱形零件進行位姿估計時，可以利用邊緣檢測算法提取其圓形輪廓，再根據(jù)輪廓的幾何特性和相機成像模型，計算出目標物體的位姿。通過擬合圓形輪廓的參數(shù)（如圓心坐標、半徑等），結(jié)合相機的內(nèi)參和外參信息，利用幾何約束關(guān)系求解目標物體的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量，從而實現(xiàn)位姿估計?；谳喞姆椒▽δ繕宋矬w的整體形狀信息利用較為充分，在表面特征缺乏的情況下，能夠提供相對準確的位姿估計結(jié)果。基于模型的方法也是應對目標表面特征缺乏的有效途徑。這種方法首先需要建立目標物體的三維模型，然后通過將采集到的圖像與三維模型進行匹配來估計位姿。在建立三維模型時，可以利用CAD模型或者通過三維掃描等方式獲取目標物體的精確幾何模型。在對一個復雜形狀的機械零件進行位姿估計時，如果該零件表面特征不明顯，可以事先獲取其CAD模型。在位姿估計過程中，通過將相機拍攝的圖像與CAD模型進行配準，利用模型的先驗信息和圖像中的幾何約束，尋找模型與圖像之間的最佳匹配關(guān)系，進而計算出目標物體的位姿。常用的配準算法有迭代最近點（ICP）算法等，通過不斷迭代優(yōu)化模型與圖像之間的匹配誤差，得到準確的位姿估計結(jié)果?；谀Ｐ偷姆椒軌虺浞掷媚繕宋矬w的先驗知識，在表面特征缺乏的情況下，依然能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的位姿估計。深度學習方法在處理目標表面特征缺乏問題上也展現(xiàn)出了潛力。一些基于深度學習的位姿估計模型可以通過學習目標物體的整體外觀特征來進行位姿估計，而不僅僅依賴于局部的紋理特征。這些模型通過大量的數(shù)據(jù)訓練，學習到目標物體在不同姿態(tài)下的外觀模式，從而能夠從圖像中直接回歸出位姿參數(shù)。在對表面光滑的陶瓷制品進行位姿估計時，基于深度學習的模型可以通過學習陶瓷制品的整體形狀、顏色等外觀特征，以及這些特征在不同視角下的變化規(guī)律，實現(xiàn)對其位姿的準確估計。為了提高模型的性能，還可以在訓練過程中引入對抗訓練機制，讓模型學習如何區(qū)分目標物體與背景，以及如何在特征缺乏的情況下準確識別目標物體的姿態(tài)，從而增強模型對表面特征缺乏目標物體的適應性。目標表面特征缺乏給基于視覺的非合作目標位姿估計帶來了挑戰(zhàn)，但通過采用基于輪廓、基于模型以及深度學習等改進方法，可以在一定程度上提高位姿估計的準確性和適應性，滿足不同場景下的應用需求。4.2.2特征的變化與干擾在基于視覺的非合作目標位姿估計中，目標特征在運動或環(huán)境變化下會發(fā)生顯著改變，這給位姿估計帶來了諸多干擾，嚴重影響了位姿估計的準確