针对传统装配方法面向平面弱几何轮廓结构的工件装配任务表现出的数据配准成功率低、位姿控制精度不足的问题，提出一种基于平面点云配准与相对位姿控制的工业件装配方法。首先通过双目结构光传感器重建出工件点云信息，应用RANSAC-ICP算法对重建结果进行配准，并结合平面法向量特征与最大距离关系进行纠正，从而实现精准点云配准。然后，提出基于相对位姿关系的机械臂控制方法，省略了对工具坐标系的标定，直接利用相对位姿控制机械臂运动，并将相对位姿误差结果作为控制系统误差的评价标准，从而实现可靠装配。最后，在真实测试场景下使用大型工业机械臂进行实验。结果表明，所提方法较传统装配方法装配成功率提升85个百分点，自动化装配精度优于0.5 mm，即该方法可以有效解决平面工件装配问题。

针对空间非合作目标近距离交会对接时较难获取精确位姿的问题,提出一种高效可靠的基于TOF(time-of-flight)相机的空间非合作目标位姿测量方法。利用TOF相机灰度图可存储光强的特点,用回光反射材质圆点标定板,提高了相机标定精度;基于边缘弧段组合的椭圆检测法计算目标表面对接环内外侧椭圆参数;基于局部阈值的区域生长法对深度图像进行连通域分析,通过面积、长宽比等约束提取出目标表面接插件;利用对接环与接插件建立目标坐标系并解算其在相机坐标系下的三轴位置与姿态角。搭建地面验证系统,通过对比本文方法与ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)方法4组100帧图像的实验结果,验证了该方法的鲁棒性与测量精度的准确性,说明TOF相机在非合作目标位姿测量领域具有广阔的前景。

针对单目机器人在运动过程中，相邻关键帧之间基线过短造成的相机相对位姿无法恢复的问题，提出了一种利用已知特定参照物迭代优化本质矩阵，从而快速分解出机器人相对位姿的方法。该方法首先利用已知特定参照信息获取本质矩阵估计值，然后通过相邻关键帧之间匹配的特征点组和本质矩阵估计值对本质矩阵迭代优化，最后通过本质矩阵的约束关系求得平移向量估计值，利用基于李群的姿态表示得到旋转矩阵估计值，并进一步优化得到唯一解。该方法避免了由于基线过短而无法恢复相机相对位姿的弊端。实验结果表明，该方法可快速解算并优化机器人相对位姿关系，且相对位移估计绝对误差小于0.03 m，优于传统方法。

多相机系统的标定是立体视觉测量中的一个重要问题。而当各相机间公共视场较小或无公共视场时, 标定参照物不能同时出现在所有相机的公共视场, 因此无法求解系统中多相机的相对位置关系。针对该类问题, 论文在二维靶标标定法的基础上, 提出了一种基于两轴转台的无公共视场相机位置关系的求解方法。将待标定系统固定在转台上, 利用转台转动确定靶标坐标系与转台坐标系之间的相对关系; 通过转动转台使二维靶标依次进入每个相机视场以分别确定转动后每个相机在靶标坐标系中的位置, 并记录转动的角度; 最后, 结合靶标坐标系与转台坐标系关系, 求解各相机之间的相对位置关系。实验结果表明, 该方法具有可操作性, 解算误差在0.5%以内, 可较准确地确定多个光轴之间角度较大的非共视场相机位置关系。

基于激光雷达的航天器相对位姿测量技术已成为故障航天器在轨捕获与维修、空间垃圾清除等空间操控活动开展必不可少的关键技术之一。针对这一技术,阐述了国内外研究现状; 然后,描述了相对位姿测量技术原理,并重点介绍了点云配准方法; 最后,进行了航天器模拟器的相对位姿测量精度仿真验证。结果表明: 基于激光雷达的航天器相对位姿测量技术方法合理可行,测量精度高,可满足近距离操控中相对导航任务需求,对国内后续开展工程应具有较大参考价值。

相对位姿确定是航天器交会对接、在轨服务等航天任务的关键技术之一，采用单目视觉相机进行相对位姿确定是其有效解决途径。针对基于特征点的空间目标相对位姿单目视觉确定问题，提出了一种基于拟投影线思想和正交Procrustes分析的相对位姿求解迭代方法。该方法在基于逆投影线构建的优化模型基础上，将绝对定向问题转化成正交Procrustes分析模型，利用持续投影算法将姿态矩阵分列优化并进行全局修正求得最优姿态矩阵。最后，以航天器相对位姿确定为背景，对所提算法进行了数学仿真，结果表明该方法能够较快收敛并具有较高的鲁棒性。

对航天器间相对位姿的光学测量问题进行了研究, 提出了一种新的单目视觉测量算法——相似迭代算法。该算法根据三角形相似原理提出了一种新的深度迭代机制, 并通过引入深度变量, 将求解2D-3D问题转化为迭代求解3D-3D问题。对数值仿真与两种现有的测量算法进行了比较。仿真结果表明, 该算法具有精度高、抗噪声能力强和实时性较好等优点, 可以应用于航天器间相对位姿测量等任务。