1 哈尔滨工业大学 光电子技术研究所 可调谐激光技术国家级重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150080
2 齐齐哈尔大学 应用技术学院，黑龙江 齐齐哈尔 161006
在激光雷达目标识别中，目标姿态的精确估计可以有效地简化识别过程。现有的PDVA算法主要是针对地面结构化目标而提出的一种3D目标姿态估计方法。该方法利用模型坐标系(MCS)各个坐标轴的正方向向量来确定目标的三维姿态角，其有效性通过实验得到了验证。但该方法在确定MCS各坐标轴的正方向向量时，所消耗的时间比较多，影响了算法的执行效率。文中提出了一种改进的PDVA算法，利用聚类中心邻域判别CCND法来加速MCS各坐标轴的正方向向量的确定过程。采用四种地面军用车模型目标进行了仿真实验，实验结果显示，改进的PDVA算法的平均运行时间约占PDVA算法的66%，极大地提高了目标3D姿态估计的执行效率。
3D姿态角估计 激光雷达 模型坐标系 距离像 3D pose estimation ladar model coordinate system range image
1 军械工程学院 导弹工程系, 河北 石家庄 050003
2 北京航天嘉诚精密科技发展有限公司, 北京 102600
为了克服经典成像测距对相机姿态和视差信息依赖的问题, 以观瞄发控装置的电荷耦合器件获取的单目图像为研究对象, 提出了基于姿态角估计的坦克目标测距方法.该方法首先利用多级尺度不变特征变换匹配算法实现目标姿态角的快速估计, 获取与当前目标姿态偏差最小的模板; 然后利用该模板和目标图像模拟立体视觉, 建立不依赖于相机姿态和视差的单目测距模型.该模型在远距离测距和小角度偏差的前提下, 将模板中的匹配特征点投影到等效平面世界坐标系中, 建立被测坦克图像点及其空间点的映射关系, 将测距问题转化为对相机外参量的标定, 从而求解出相机中心到坦克中心的距离.采用200 m到2 500 m范围内的坦克验证测距方法的性能, 对测量误差随距离的变化规律进行分析, 并将其与不同射程时导弹末制导交班的最大容许误差进行对比.结果表明, 该方法适用于观瞄发控装置获取的任意姿态图像, 实现了野战条件下单兵反坦克**系统的远距离、快速测距; 测量结果中相对误差小于4.9%, 绝对误差小于87.7 m, 满足导弹各个射程的最大容许误差的要求.
几何光学 被动测距 姿态角估计 单目图像 反坦克导弹观瞄发控装置 小孔成像 相机标定 尺度不变特征变换 Geometric optics Passive range Attitude angle estimation Monocular image Observe control and launch system of anti-tank mis Pinhole imaging Camera calibration Scale invariant feature transform
