李鐵映，顧 征，鄢詠折，陳麗平，王 彤，李 達(dá)，羅光辰

(1.北京空間飛行器總體設(shè)計部，北京 100094；2.中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院，北京 100094)

0 引 言

在深空探測任務(wù)中，視覺測量是保障任務(wù)實施的重要技術(shù)手段。隨著雙目視覺測量技術(shù)不斷成熟，該技術(shù)廣泛應(yīng)用于探測器自主導(dǎo)航、三維地形重建、景物立體測量等方向。如機(jī)遇號、勇氣號利用雙目相機(jī)實現(xiàn)自主導(dǎo)航及路徑規(guī)劃[1]，嫦娥三號[2]、嫦娥四號任務(wù)應(yīng)用雙目測量技術(shù)[3]完成了月球車的避障及路徑規(guī)劃。

嫦娥五號探測器的核心任務(wù)是月面采樣，而采樣區(qū)的地形地貌是限制采樣實施的重要因素，因此要求探測器能夠快速獲取采樣區(qū)地形地貌信息，為采樣點選取、表取采樣機(jī)械臂路徑規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持。針對該需求，綜合考慮采樣區(qū)域范圍、整器構(gòu)型布局、光照條件等因素，嫦娥五號探測器配置采樣過程監(jiān)視相機(jī)A/B構(gòu)成了一套雙目測量系統(tǒng)，通過視覺測量技術(shù)快速獲取采樣區(qū)域的地形地貌數(shù)據(jù)信息，同時還可對采樣過程進(jìn)行實時監(jiān)測。

應(yīng)用雙目視覺測量技術(shù)開展測量任務(wù)時，關(guān)鍵環(huán)節(jié)包括[4]：1)相機(jī)標(biāo)定，獲取相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)；2)立體匹配，獲取視差圖并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行三維點云重建及景物測量；3)精度驗證，對系統(tǒng)測量精度進(jìn)行驗證。

針對上述關(guān)鍵環(huán)節(jié)，研究者們進(jìn)行了大量的研究。在相機(jī)標(biāo)定算法方面，從標(biāo)定原理上可分為：傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定法、自標(biāo)定方法和主動視覺標(biāo)定。由于精度及成本的因素，在視覺測量系統(tǒng)中常采用基于標(biāo)定物的傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定法。傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定法的典型代表有Tsai兩步法、非線性的優(yōu)化法、DLT法(Direct linear transform)及張正友法[5]。其中張正友法具有操作簡單、成本低、易于實施、精度較高的優(yōu)點，取得了廣泛應(yīng)用[6]。研究人員進(jìn)一步將遺傳算法[7]、模擬退化算法[8]、粒子群算法[9]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[10-11]等結(jié)合張正友法用于相機(jī)標(biāo)定，標(biāo)定精度有了一定改善，但代價是計算量增加，且易陷入局部最優(yōu)。傳統(tǒng)的張正友標(biāo)定法主要是基于棋盤格進(jìn)行標(biāo)定[12]，研究人員對棋盤格尺寸、圖像數(shù)量與標(biāo)定結(jié)果的關(guān)系進(jìn)行了分析[13]，并提出了靶標(biāo)設(shè)計要素[14]。但基于棋盤格的方法易受噪聲和圖像質(zhì)量影響，因此基于圓環(huán)或圓形靶標(biāo)的標(biāo)定方法被陸續(xù)提出[15-17]。但在射影變換中會引入畸變，導(dǎo)致圓形靶標(biāo)圓度變小，進(jìn)而導(dǎo)致圓心提取誤差[18]。

立體匹配是三維重建中最關(guān)鍵的一步，常用的匹配算法可分為全局匹配、局部匹配兩類，代表算法如動態(tài)規(guī)劃法、置信度傳播法、圖割法及SGM(Semi-global matching)等[19]。為提升運(yùn)算效率，研究人員引入了特征點選擇過程，形成了基于SURF(Speeded up robust features)、SIFT(Scale-invariant feature transform)、ORB(Oriented fast and rotated brief)等特征提取算法的匹配算法[20]。為進(jìn)一步提升匹配效果及運(yùn)算效率，研究人員對多個算法進(jìn)行了改進(jìn)[21-24]，并研究了算法融合的技術(shù)途徑[25-26]，都取得了不錯效果。近些年，隨著深度學(xué)習(xí)的流行，研究人員也嘗試將深度學(xué)習(xí)用于圖像匹配，并顯示出了一定優(yōu)勢[27]。但深度學(xué)習(xí)在弱紋理區(qū)域、遮擋區(qū)域的匹配效果不佳，其在密集匹配中的應(yīng)用仍然還有很長的路要走[28]。

對雙目視覺測量系統(tǒng)進(jìn)行地面精度驗證時，一般采用的方法是搭建三維控制場[29]，具體采用懸垂金屬桿或墻面貼靶標(biāo)的方式。整個過程所需的空間、時間資源都比較大，不適合在受限條件下多次應(yīng)用。

雖然獲得了豐富的研究成果，但各環(huán)節(jié)在工程實施中還會受到很多約束，具體到嫦娥五號任務(wù)中，面臨以下工程難題：相機(jī)標(biāo)定時空受限；月面呈現(xiàn)弱紋理特征；AIT(總裝、集成及測試)場景下不支持搭建三維控制場。為解決上述問題，本文設(shè)計了一種采樣區(qū)快速視覺測量技術(shù)，包括時空受限條件下的相機(jī)標(biāo)定、適用于弱紋理特征的匹配及AIT場景下的測量精度驗證。通過該技術(shù)，在地面充分驗證了嫦娥五號探測器視覺測量系統(tǒng)的測量精度滿足任務(wù)要求，并在在軌任務(wù)實施過程中，1s內(nèi)對采樣區(qū)地形進(jìn)行了三維重建，有效支持了月面采樣任務(wù)的實施，證明了本文方法的有效性。傳統(tǒng)視覺測量技術(shù)的實施過程如圖1所示：

圖1 視覺測量組成及實施過程Fig.1 The diagram of visual measurement system and operation procedure

對于嫦娥五號探測器，由于場地約束，相機(jī)標(biāo)定、精度驗證等操作面臨工程實施難題；由于月面的弱紋理特征及在軌任務(wù)實施約束，要求系統(tǒng)能夠適應(yīng)弱紋理特征并具有較高的運(yùn)算速度。以上需求及約束限制了傳統(tǒng)視覺測量技術(shù)在嫦娥五號任務(wù)中的應(yīng)用，因此本文提出了采樣區(qū)快速視覺測量技術(shù)，主要針對時空受限、月面弱紋理等約束條件，面向工程應(yīng)用，開展了以下三個方面的研究：

1)時空受限的相機(jī)標(biāo)定；

2)適應(yīng)月面弱紋理的密集匹配；

3)AIT場景下的測量精度驗證。

1 時空受限的相機(jī)標(biāo)定

為保證測量精度，應(yīng)在AIT、發(fā)射場等階段對相機(jī)進(jìn)行多次標(biāo)定。相機(jī)裝器后，受到場地、測試時間、相機(jī)布局、相機(jī)不能移動等約束，使得標(biāo)定工作面臨諸多限制，常規(guī)的標(biāo)定方法已不能完成受限條件下的標(biāo)定任務(wù)。

1)相機(jī)標(biāo)定算法選擇

綜合考慮標(biāo)定精度、場地約束、操作復(fù)雜性、成本、算法穩(wěn)定性及成熟度等因素，選擇張正友法作為標(biāo)定算法。但該標(biāo)定算法在嫦娥五號探測器任務(wù)應(yīng)用中，還面臨著操作空間、時間受限的難題，因此下文對標(biāo)定板、標(biāo)定圖像數(shù)量選擇進(jìn)行了設(shè)計。

2)標(biāo)定板設(shè)計

標(biāo)定板尺寸、相機(jī)視場及標(biāo)定板位置關(guān)系示意如圖2所示：

圖2 標(biāo)定板尺寸與相機(jī)視場關(guān)系Fig.2 The relationship between calibration panel size and view field of cameras

采樣區(qū)域為兩個相機(jī)視場覆蓋的區(qū)域，經(jīng)過工程實踐確定：當(dāng)標(biāo)定板占據(jù)單個相機(jī)2/3視場時即能夠滿足標(biāo)定精度。標(biāo)定板與像平面距離H、基線長度b、視場角α、標(biāo)定板長度l的關(guān)系如下：

(1)

(2)

根據(jù)相機(jī)視場角及器上安裝位置，設(shè)計了棋盤格標(biāo)定板，尺寸見表1。并確定了標(biāo)定板與整器的位置關(guān)系，如圖3所示。選擇該尺寸的標(biāo)定板及擺放位置，可保證在標(biāo)定時只需調(diào)整標(biāo)定板姿態(tài)或三角架高度，而不需頻繁移動標(biāo)定板位置，就能夠使標(biāo)定板占滿2/3視場。

表1 標(biāo)定板設(shè)計參數(shù)Table 1 Design parameters of calibration panel

圖3 相機(jī)標(biāo)定時標(biāo)定板與整器位置關(guān)系示意圖Fig.3 The relative position between calibration panel and satellite

3)拍攝圖像數(shù)量選擇

在應(yīng)用張正友法時，需拍攝一定數(shù)量的圖片。為保證標(biāo)定精度，圖像數(shù)量不能過少，同時因工程實施過程中的時間和空間限制，圖像數(shù)量又不能過多。比較了20幅、30幅、40幅圖像作為輸入的相機(jī)標(biāo)定精度及操作時長，結(jié)果見表2。

表2 不同數(shù)量圖像下的相機(jī)標(biāo)定結(jié)果及操作時長Table 2 The calibration result and operation duration for different amount of photos

本次任務(wù)要求相機(jī)標(biāo)定重投影誤差小于0.2像素。通過表2可以看出，每組圖像的標(biāo)定精度均能滿足測量要求。綜合標(biāo)定精度與操作時長兩個因素，確定圖像數(shù)量為30幅。

綜上，設(shè)計的相機(jī)標(biāo)定策略為：1)選擇張正友標(biāo)定算法； 2)設(shè)計尺寸為600 mm×450 mm、角點精度為0.008 mm的標(biāo)定板，選擇標(biāo)定板的擺放位置如圖3所示； 3)選擇30幅圖像作為輸入。

2 適應(yīng)月面弱紋理的密集匹配

月面呈現(xiàn)弱紋理特征，傳統(tǒng)的立體匹配算法會出現(xiàn)匹配精度較差的問題。嫦娥五號探測任務(wù)對密集匹配算法的處理效率及精度都提出了較高要求，因此本文針對月面應(yīng)用場景設(shè)計了一種密集匹配算法，基本思路為：首先基于核線圖獲取穩(wěn)定的特征點，然后對其他點進(jìn)行視差插值。算法的具體處理過程如下：

1)通過原始立體圖像對，獲得核線圖。進(jìn)而基于9×9像素窗口在豎直和水平方向進(jìn)行Sobel濾波，獲得待選像點集的向量，然后通過對該向量的范數(shù)運(yùn)算，獲得足夠數(shù)量的穩(wěn)健的支持像點，構(gòu)成集合S；

2)基于支持像點進(jìn)行德勞內(nèi)三角化，并進(jìn)一步根據(jù)構(gòu)成三角形的頂點的視差值進(jìn)行最大后驗估計，插值該三角區(qū)域內(nèi)的其他點視差。基于核線校正后的立體像對及支持像點的視差最大后驗估計表達(dá)式如下：

(3)

3)對立體圖進(jìn)行上述計算，獲得視差圖。然后對左右視差圖像連續(xù)性檢查，判斷相應(yīng)像素坐標(biāo)的差值，在滿足一定閾值的情況下，可視為視差最優(yōu)估計。

3 AIT場景下的測量精度驗證

為確定整器總裝、長途運(yùn)輸?shù)葼顟B(tài)后的系統(tǒng)測量精度，需在多個時機(jī)開展精度確定工作。AIT在潔凈廠房中進(jìn)行，場地空間受限、研制進(jìn)度緊張、操作時間有強(qiáng)約束，且出于對探測器安全性的考慮，難以搭建外測系統(tǒng)，因此設(shè)計了一種簡單易行的精度驗證方法。

3.1 測量靶標(biāo)設(shè)計

由于需要在總裝廠房、發(fā)射場等不同場地進(jìn)行多次確定測量系統(tǒng)精度，因此除了精度高外，靶標(biāo)還應(yīng)具有簡單、便攜、不易變形、耐磨損等特點。

在像點坐標(biāo)量測過程中，不同靶標(biāo)形狀決定了不同的像點提取方法。設(shè)計靶標(biāo)遵循以下規(guī)則[30]：旋轉(zhuǎn)與改變比例的不變性；明暗區(qū)域?qū)Ρ葟?qiáng)烈，邊界清晰，確保角點提取的穩(wěn)定性；適應(yīng)兩種以上特征點提取算法(如直線檢測、圓檢測)，確保角點提取的魯棒性。本文選用圖4所示的靶標(biāo)設(shè)計。

圖4 靶標(biāo)及套盒結(jié)構(gòu)Fig.4 Targets and structure of box

另外，靶標(biāo)的材質(zhì)、表面反射特性及加工精度等都直接影響點位坐標(biāo)的提取精度。在選擇靶標(biāo)制作材料時，基本原則為：表面為漫反射；工藝性好，易加工，且能夠保證加工精度；成本低廉，便于獲??；耐磨損，不易變形或褪色，使用維護(hù)要求低；材質(zhì)輕便，便于搬運(yùn)。綜合比較了不干膠、金屬、玻璃、陶瓷等常用的靶標(biāo)制作材料，最終選用不干膠作為靶標(biāo)的加工材料。

布設(shè)靶標(biāo)時，需將靶標(biāo)粘貼在載體上，進(jìn)而組成完整的測量靶標(biāo)?？紤]測量靶標(biāo)的便攜性，載體選用套盒結(jié)構(gòu)。根據(jù)靶標(biāo)覆蓋相機(jī)視場的任務(wù)需求，共設(shè)計了9個5面正方體套盒，每個面粘貼2個靶標(biāo)。套盒單面厚度0.8 mm，單棱長度30/28/26/24/22/20/18/16/14 cm。選用不銹鋼作為加工材料，確保盒體不變形、耐磨損，可保證測量精度及使用壽命。

3.2 特征點自動提取算法選擇

在測量精度確認(rèn)過程中，對提點的精度有較高要求。由于手動提點不穩(wěn)定，在選取靶標(biāo)特征點時會產(chǎn)生誤差。為保證特征點提取的準(zhǔn)確性，參考當(dāng)前圖像特征點提取的主流檢測方法，提出了直線檢測、圓檢測兩種方式。

經(jīng)典的直線檢測算法包括：RANSAC算法(Random sample consensus)、LSD算法(Line segment detector)以及Hough變換算法[31]。綜合考慮算法準(zhǔn)確性、魯棒性，本文采用基于Hough變換的直線檢測算法。利用Hough算法檢測兩條直線，在此基礎(chǔ)上計算兩條直線的交點，實現(xiàn)特征點的精確定位。同時，Hough算法也可適用于圓檢測[32]，本文的圓檢測采用Hough變換算法實現(xiàn)。

3.3 測量精度地面驗證方法

利用高精度卡尺測量相鄰靶標(biāo)的距離，并以此作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。然后應(yīng)用視覺測量系統(tǒng)測量所有相鄰靶標(biāo)的距離，與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，最終獲得全視場內(nèi)的測量誤差。

4 地面驗證分析

4.1 自動提點精度驗證

通過表3的結(jié)果可以看出，采用的直線檢測、圓檢測方法測量精度均優(yōu)于0.2像素。且5次提點操作的標(biāo)準(zhǔn)差較小，表明算法穩(wěn)定性較好。

表3 靶標(biāo)自動選點誤差Table 3 The error of auto selection method for the points in the targets

4.2 視覺測距精度地面驗證

在任務(wù)實施過程中，相機(jī)安裝位置可能會因經(jīng)歷運(yùn)輸、發(fā)射等振動環(huán)境而發(fā)生變化，將直接影響測量結(jié)果，因此在總裝廠房、發(fā)射場開展了兩次視覺測距精度地面驗證，以驗證測量精度及測量穩(wěn)定性。測試中應(yīng)使靶標(biāo)均勻覆蓋相機(jī)視場，其分布如圖5所示。本文選取了典型的18組測試數(shù)據(jù)，18組點對在圖像中的分布見圖5，能夠保證點對分布在整個視場內(nèi)。

圖5 靶標(biāo)布置示意圖Fig.5 Distribution of targets

表4 視覺測距測量誤差測試數(shù)據(jù)Table 4 Visual measurement error test datasets

兩次測量數(shù)據(jù)見表4,通過分析可得如下結(jié)論：在全視場內(nèi)，視覺測量精度均能控制在3%以內(nèi)；視覺測量系統(tǒng)經(jīng)過運(yùn)輸、總裝等操作后，仍能保證較好的穩(wěn)定性，可滿足在軌任務(wù)要求。

4.3 三維重建精度分析

在對三維重建精度分析過程中，通過比較49個靶標(biāo)的三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)，確定本文設(shè)計的視覺測量方法在全視場內(nèi)三維重建的綜合誤差小于5 mm。本文選取了13組典型數(shù)據(jù)，見表5。

表5 靶標(biāo)點三維重建精度統(tǒng)計Table 5 The precision of 3D reconstruction

5 在軌應(yīng)用

嫦娥五號探測器在執(zhí)行表取采樣任務(wù)前，利用采樣過程監(jiān)視相機(jī)A/B對采樣區(qū)進(jìn)行了每秒3幀的靜態(tài)拍照，獲取的彩色照片大小為2352(像素)×1728(像素)。進(jìn)而利用雙目測量系統(tǒng)，對采樣區(qū)地形進(jìn)行了三維重建，對采樣區(qū)內(nèi)的14個塊狀物進(jìn)行了測量。

5.1 采樣區(qū)地形三維點云重建

在執(zhí)行采樣任務(wù)前，對采樣區(qū)進(jìn)行了成像，并據(jù)此對采樣區(qū)地形進(jìn)行三維重建，重建過程獲得了核線圖如圖6所示，然后基于核線圖生成了視差圖。利用雙目測量系統(tǒng)，重建了采樣區(qū)的三維點云，點云顯示效果如圖7所示。

圖6 三維重建過程中的核線圖Fig.6 The epipolar line image during 3D reconstruction

應(yīng)用本文提出的快速視覺測量方法對采樣區(qū)單場景進(jìn)行三維重建所花費(fèi)的時間小于1 s，可滿足工程需求。因此可判斷，本文構(gòu)建的快速視覺測量方法實現(xiàn)了對采樣區(qū)地形的快速三維重建。

5.2 采樣區(qū)景物測量

采樣區(qū)域的基本情況如圖8所示，在相機(jī)視場內(nèi)存在塊狀物、著陸器支撐結(jié)構(gòu)等景物。采樣區(qū)域內(nèi)的塊狀物對表取采樣有一定限制，在規(guī)劃采樣路徑時，應(yīng)考慮對其進(jìn)行規(guī)避。對圖中的石塊尺寸進(jìn)行測量，測量結(jié)果見表6。

圖8 采樣區(qū)域示意圖及塊狀物編號Fig.8 The sampling area and the stones in the area

圖9 典型塊狀物的尺寸Fig.9 The sizes of some typical blocks

表6 采樣區(qū)塊狀物尺寸測量結(jié)果Table 6 The sizes of blocks in sampling area

對采樣區(qū)內(nèi)的14個塊狀物進(jìn)行了測量，其中1號塊狀物高度約23 mm。

采樣區(qū)三維重建及塊狀物的測量結(jié)果，支持了采樣點選取、采樣路徑規(guī)劃等任務(wù)過程。

6 結(jié) 論

針對嫦娥五號探測器采樣任務(wù)快速獲取采樣區(qū)障礙物尺寸及三維地形信息的需求，探測器配置了雙目立體視覺系統(tǒng)來進(jìn)行測量。

但由于場地、時間、相機(jī)布局等約束，在相機(jī)標(biāo)定、測量精度驗證等工程實施時面臨著諸多難題?；诖耍疚奶岢隽瞬蓸訁^(qū)快速視覺測量技術(shù)，包括時空受限條件下的相機(jī)標(biāo)定、適應(yīng)月面弱紋理的密集匹配以及AIT場景下的測量精度地面驗證，在地面充分驗證了嫦娥五號探測器視覺測量系統(tǒng)的測量精度滿足任務(wù)要求，并在任務(wù)實施過程中1 s內(nèi)完成了采樣區(qū)三維地形重建工作，完成了采樣區(qū)內(nèi)景物測量，成功保障了嫦娥五號探測器月面采樣任務(wù)。