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摘要
针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题，提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先，通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取，以消除背景数据等杂乱信息；其次，改进PointNetLK神经网络点云配准算法，将提取后的点云数据作为输入，从而获得初步配准结果，解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题；最后，建立基于位姿图的优化模型，以降低配准误差，提高配准精度。实验结果表明，与传统迭代最近点(ICP)算法相比，配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约72.81%;单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM-ICP等其他算法相比，也具有一定的优势。
- 出版日期2022
- 单位大连交通大学
