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摘要
针对模型未知的空间非合作旋转目标的模型重建和位姿估计问题,利用激光雷达采集的3D点云,提出一种基于位姿图优化的SLAM技术框架,以解决跟踪过程中产生的累积误差问题。首先,根据迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法计算相邻关键帧之间的相对位姿信息,通过位姿跟踪方法获得当前关键帧的位姿,由此构建跟踪航天器的相对位姿图;采用GLAROT-3D(Geometric LAndmark relations ROTation-invariant 3D)全局描述子检测闭环,并将闭环约束添加到位姿图中;最后采用基于位姿图优化的方法进行位姿调整,并更新模型点云。在仿真实验中,噪声标准差达到100mm时,姿态测量误差小于2°;在地面实验中,姿态测量误差小于2.5°,并较好地重建了目标的点云模型,算法的精度及抗噪声能力基本满足非合作目标相对位姿测量的任务需求。
