一种用于空间碎片运动参数的测量方法及系统与流程

本发明属于空间碎片测量
技术领域：
，尤其涉及一种用于空间碎片运动参数的测量方法及系统。
背景技术：
：目前，最接近的现有技术：随着人类空间活动越来越频繁，对空间环境的影响也越来越严重，太空中残留的火箭末级、失效卫星、航天器解体及碰撞衍生物等大量空间碎片对人类航天事业的发展已构成了巨大威胁，这使得空间碎片的主动移除技术已成为目前航天领域研究的热点之一。其中，空间碎片主动移除的关键是实施在轨捕获，但由于火箭末级和失效卫星等大型空间碎片的质量往往超过1000kg，且已失去姿态调整能力，空间碎片处于自由翻滚状态。此时，空间碎片可能存在绕最小惯量轴的自旋、绕最大惯量轴的平旋运动，以及存在章动角的翻滚运动，使其运动规律极其复杂，对其实施在轨捕获难度相当大。针对空间碎片转动惯量较大而不易捕获的问题，现今多采用消旋方法，将其旋转角速度减小，以便于直接捕获及回收处理。消旋的本质是通过施加控制力矩来减小空间碎片的角动量，而控制力矩施加的前提是对于空间碎片位置姿态、速度、加速度等运动参数的精确测量。目前，对空间碎片运动参数测量方法的研究主要是采用视觉位姿测量方法。视觉位姿测量方法主要是通过对空间碎片进行图像拍摄，然后利用不同算法对图像进行运算处理获得需要的数据，最后根据获得的数据进行消旋处理和三维模型构建。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)无论是对空间碎片进行测量的过程中，还是对空间碎片进行消旋的过程中，空间碎片都是始终处于运动状态，运动参数是实时变化的，而采用常规的视觉位姿测量方法获得空间碎片运动参数的过程中，由于现有算法在进行空间碎片位姿解算过程需要消耗大量的计算资源，这不仅需要大量的时间进行各种点云矩阵运算，导致数据获取的实时性极差，无法保证消旋的精准度和安全性，而且单纯依靠图像，只能单纯的获取到空间碎片表面的特征点的坐标、深度等三维参数，只能通过算法解算出其运动状态，并且通过算法运算获得的数据的精度有限，无法保证最终获取数据的精准度。(2)常规的测量方法需要耗费大量的时间进行空间碎片的模型获取，才可以对空间碎片的运动参数进行估计；(3)现有测量手段多借助于较好的传感器，其成本较高，不利于未来的普及。解决上述技术问题的难度：(1)常规的视觉位姿测量算法需要消耗大量的时间进行各种运算，导致数据获取的实时性极差；(2)空间碎片的运动参数存在时变性，即空间碎片的运动参数可能会由于测量过程中的碎片碰撞等的影响，导致空间碎片的运动可能发生突变；(3)模型未知的情况下，测量飞船绕飞空间碎片，可能导致清测量飞船与空间碎片发生碰撞从而损毁该装置；(4)空间碎片的外形未知，进行参数测量时无法直接应用现有的模型进行相应的运动分析。解决上述技术问题的意义：通过解决上述问题，可以有效的保证在未知空间碎片模型的情况下，快速获取空间碎片的相应未知姿态，保证空间碎片测量的可靠性，防止在测量过程中发生危险，对空间碎片的清理和测量领域有着较为重大的意义。技术实现要素：针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种用于空间碎片运动参数的测量方法及系统。本发明是这样实现的，一种用于空间碎片运动参数的测量方法，包括：获取空间碎片的转动惯量和空间碎片的质心角速度后，获得转动周期和角动量，并生成视觉控制信号。根据控制信号获得空间碎片图像并分析获得点云数据和视觉离散旋转信息矩阵，根据获得的视觉离散旋转信息矩阵获得带有时间标签的数据r。根据角动量获得时间轴上的惯性数据n，最终对角动量、点云数据、数据r和惯性数据n进行融合，获得带有时间和空间位置标签的目标数据。进一步，所述用于空间碎片运动参数的测量方法具体包括以下步骤：步骤一，直接测量获取空间碎片中至少三个不同位置处的转动惯量j和空间碎片的质心角速度ωcm。步骤二，根据直接测量获取的质心的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz获得转动周期t，并根据转动周期t截取周期内空间碎片的固定运动点，生成视觉控制信号и。步骤三，根据视觉控制信号и，对空间碎片进行周期性的图像采集，并提取图像中的相应特征点，获得空间碎片点云数据s和视觉离散旋转信息矩阵[m]。s＝{s1,s2,s3,…,sn}，其中，n表示相应特征点的数量，ωx、ωy、ωz为根据点云数据s获得的绕固定坐标轴x、y、z轴的离散旋转角速度。步骤四，对视觉离散旋转信息矩阵[m]做旋转面积变化特征提取，转化为时间轴上带有时间标签的数据r。其中，和分别为加上时间标签的根据点云数据s获得的绕固定坐标轴x、y、z轴的离散旋转角速度。步骤五，根据直接测量获取的质心的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz和转动惯量j，获得角动量l，并通过角动量变化特征提取，得出时间轴上的惯性数据n。其中，和为空间碎片上第i个位置处直接测得的x，y，z三轴的角动量数据，为贴上时间标签的空间碎片上第i个位置处直接测得的角动量数据。步骤六，对数据r和惯性数据n进行融合，获得在时间上对直接测量获得数据和通过图像分析获得数据融合后的周期同步数据i。步骤七，对点云数据s和角动量l进行融合，获得在空间上对直接测量获得数据和通过图像分析获得数据融合后的空间融合数据x。步骤八，对周期同步数据i和空间融合数据x再次进行融合，获得在时间和空间相互融合的目标数据f。进一步，步骤一前需进行视觉系统的标定，获取空间碎片世界坐标系到像素坐标系的转换矩阵[p]。具体包括以下步骤：第一步，获取空间碎片中三个不同位置处的线加速度α1、α2、α3和空间碎片的质心的角速度ωcm。第二步，根据质心角速度ωcm的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz获得旋转矩阵q和转动周期t，并根据转动周期t截取周期内空间碎片的固定运动点，生成视觉控制信号и。第三步，根据视觉控制信号и，选用双目摄像头对空间碎片进行周期性的图像采集。第四步，获取空间碎片与测量机体之间的相对距离，生成机体-碎片位置转换矩阵。第五步，根据线加速度α1、α2、α3和机体-碎片位置转换矩阵获得位移矩阵t。先对线加速度α1、α2、α3求积分得出惯性单元位置转换矩阵，再由惯性单元位置转换矩阵和第四步中获得的机体-碎片位置转换矩阵合成获得位移矩阵t。第六步，提取第三中获得图像中的有用信息，并利用该有用信息以及旋转矩阵q和位移矩阵t，计算获得图像的像素坐标和空间的世界坐标转化关系矩阵[p]。从图像中提取获得的有用信息包括：图像坐标点的原点坐标(μ0，ν0)、像素坐标系x轴和y轴上的尺度因子αx和αy以及比例参数s。其中，为利用张正友标定法得出的相机的内参矩阵，为相机的外参矩阵，q为第二步计算获得的旋转矩阵，t为第五步测量计算得到的位移矩阵，αx和αy分别为像素坐标系x、y轴上的尺度因子，坐标(μ0，ν0)为图像坐标系原点坐标。进一步，第二步，旋转矩阵q的获取方法具体包括：利用欧拉角进行旋转位姿参数化表示获得旋转矩阵q。对质心的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz求积分，得出绕三轴的转动角，将空间碎片旋转分解为相对相机坐标系的绕三轴的转动角ψ、θ、φ，获得旋转矩阵q。进一步，步骤八后，还需进行：1)对目标数据f和点云数据s进行融合，进行空间碎片的三维模型重构，获取到空间碎片的三维形貌特征。利用icp算法进行基于已知视觉系统的离散旋转角的三维点云拼接完成对空间碎片的三维模型重构。2)根据目标数据f和重构的三维模型进行消旋冲击操作，并根据目标数据f、步骤一中测量获得的惯性数据以及冲击过程产生的动力学数据，进行多惯性测量单元耦合的抗阶跃扰动测量，并根据计算数据进行消旋校正。本发明的另一目的在于提供一种用于空间碎片运动参数的测量系统包括：mems惯性测量单元，用于直接测量获取空间碎片上不同位置处的角速度和转动惯性。双目视觉测量单元，用于对空间碎片进行拍摄获取图像。融合处理单元，用于根据空间碎片上不同位置处的角速度获得空间碎片的质心角速度ωcm进而计算获得转动周期t和视觉控制信号и，用于处理图像获得点云数据s和视觉离散旋转信息矩阵[m]进而获得时间轴上带有时间标签的数据r，用于计算获得角动量l进而获得时间轴上的惯性数据n，以及用于进行数据r和惯性数据n的融合获得周期同步数据i，用于进行点云数据s和角动量l的融合获得空间融合数据x，还用于对周期同步数据i和空间融合数据x进行融合获得目标数据f。进一步，所述mems惯性测量单元包括至少三个相互独立的惯性单元，并且惯性单元由测量机体发射并固定在空间碎片的不同位置处。其中，每一个惯性单元内均设有三轴陀螺仪和转动惯量仪，用于角速度和转动惯性的直接测量。进一步，所述双目视觉测量单元包括双目摄像头、图像数据传输模块及增强光源。所述双目摄像头由两个相机组成并固定在测量机体的前端，用于对空间碎片进行拍摄。图像数据传输模块用于双目视觉测量单元与融合处理单元间的数据传输。增强光源位于碎片主动移除装置的前端位置，用于为相机的拍摄过程提供光亮。进一步，所述融合处理单元包括：惯性处理模块，用于接收角速度和转动惯性，并获得质心角速度ωcm、转动周期t和视觉控制信号и以及时间轴上的惯性数据n。图像处理模块，用于接收所述双目视觉测量单元拍摄获取的图像，并获得点云数据s和视觉离散旋转信息矩阵[m]以及时间轴上带有时间标签的数据r。数据融合模块，用于数据r和惯性数据n的融合，用于点云数据s和角动量l的融合，以及用于周期同步数据i和空间融合数据x的融合。数据传输模块，用于融合处理单元分别与mems惯性测量单元和双目视觉测量单元之间的数据传输。所述融合处理单元包括点云拼接模块、滤波模块，用于融合目标数据f和点云数据s，并进行空间碎片的三维模型重构，获得空间碎片的三维形貌特征。滤波模块，用于对mems惯性测量单元直接测量获得的原始数据进行滤波去燥处理。本发明的另一目的在于提供一种实施所述的用于空间碎片运动参数的测量方法空间碎片数据信息处理装置。综上所述，本发明的优点及积极效果为：为了提高对空间碎片运动参数测量的精度，保证对空间碎片消旋处理的精准度和安全性，本发明公开了一种用于空间碎片运动参数的测量方法。该测量方法包括获取空间碎片的转动惯量和空间碎片的质心角速度，进而获得转动周期和角动量，并生成视觉控制信号，根据控制信号获得空间碎片图像并分析获得点云数据和视觉离散旋转信息矩阵，进而根据视觉离散旋转信息矩阵获得带有时间标签的数据r，根据角动量获得时间轴上的惯性数据n，最终对角动量、点云数据、数据r和惯性数据n进行融合，获得带有时间和空间位置标签的目标数据。采用本发明测量方法可以提高获得数据的精度，保证对空间碎片消旋处理的精准度和安全性。本发明的优点进一步体现在表1，如下。表1本方法与现有技术对比表格项目变化程度(％)标定时间+33.6标定精度+10.3消耗计算量-9.7消耗能源-20.3花费成本+10.9表中“+”代表其正向程度变化，“-”代表负向变化。由表中我们可以得知，改方法在有限的成本提高基础上，其标定计算时间大大减少，并且标定精度得到了提高，这是由于惯性单元和视觉融合标定后，由惯性单元保证了标定过程的实时性，由共同标定后的数据保证了其精度；而其消耗计算量则是由于由惯性单元数据的参与，导致了标定参数的获取较单独视觉更加容易；而能源消耗的降低主要是本方法无需和过去一样先让飞船对碎片进行绕飞获取数据，再进行空间碎片的标定。因此本方法较现有方法的优势较为突出。附图说明图1是本发明实施例提供的用于空间碎片运动参数的测量方法流程图。图2是本发明实施例提供的实施例一中碎片主动移除装置的外形结构示意图。图3是本发明实施例提供的实施例一中惯性单元与空间碎片的固定连接示意图。图4是本发明实施例提供的实施例一用于空间碎片运动参数的测量系统的结构示意图。图中：1、碎片主动移除装置；11、mems惯性测量单元；111、测量单元；112、惯性数据传输模块；12、双目视觉测量单元；121、相机；122、图像数据传输模块；123、增强光源；13、融合处理单元；131、惯性处理模块；132、图像处理模块；133、数据融合模块；134数据传输模块；135、滤波模块；136、点云拼接模块；2、空间碎片。图5是本发明实施例提供的实施例二用于空间碎片运动参数的测量方法的流程示意图。图6是本发明实施例提供的实施例二用于空间碎片运动参数的测量系统的结构示意图。图7是本发明实施例提供的实施例一中进行视觉系统标定的另一种方法流程示意图。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。无论是对空间碎片进行测量的过程中，还是对空间碎片进行消旋的过程中，空间碎片都是始终处于运动状态，运动参数是实时变化的，而采用常规的视觉位姿测量方法获得空间碎片运动参数的过程中，不仅需要消耗大量的时间进行各种运算，导致数据获取的实时性极差，无法保证消旋的精准度和安全性，而且单纯依靠图像通过算法运算获得的数据的精度有限，无法保证最终获取数据的精准度。针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种用于空间碎片运动参数的测量方法及系统，下面结合附图对本发明作详细的描述。本发明实施例提供的用于空间碎片运动参数的测量方法包括：步骤一，直接测量获取空间碎片中至少三个不同位置处的转动惯量j和空间碎片的质心角速度ωcm。步骤二，根据直接测量获取的质心的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz获得转动周期t，并根据转动周期t截取周期内空间碎片的固定运动点，生成视觉控制信号и。步骤三，根据视觉控制信号и，对空间碎片进行周期性的图像采集，并提取图像中的相应特征点，获得空间碎片点云数据s和视觉离散旋转信息矩阵[m]，s＝{s1,s2,s3,…,sn}，其中，n表示相应特征点的数量，ωx、ωy、ωz为根据点云数据s获得的绕固定坐标轴x、y、z轴的离散旋转角速度。步骤四，对视觉离散旋转信息矩阵[m]做旋转面积变化特征提取，转化为时间轴上带有时间标签的数据r，其中，和分别为加上时间标签的根据点云数据s获得的绕固定坐标轴x、y、z轴的离散旋转角速度。步骤五，根据直接测量获取的质心的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz和转动惯量j，获得角动量l，并通过角动量变化特征提取，得出时间轴上的惯性数据n，其中，和为空间碎片上第i个位置处直接测得的x，y，z三轴的角动量数据，为贴上时间标签的空间碎片上第i个位置处直接测得的角动量数据。步骤六，对数据r和惯性数据n进行融合，获得在时间上对直接测量获得数据和通过图像分析获得数据融合后的周期同步数据i。步骤七，对点云数据s和角动量l进行融合，获得在空间上对直接测量获得数据和通过图像分析获得数据融合后的空间融合数据x。步骤八，对周期同步数据i和空间融合数据x再次进行融合，获得在时间和空间相互融合的目标数据f。步骤一中，利用至少三个惯性单元对空间碎片直接进行角速度和转动惯量的测量，其中惯性单元通过发射的方式固定在空间碎片表面的不同位置处并且每一个惯性单元内均设有三轴陀螺仪和转动惯量仪。在本发明实施例中，用于空间碎片运动参数的测量方法进一步包括：对目标数据f和点云数据s进行融合，进行空间碎片的三维模型重构，获取到空间碎片的三维形貌特征。利用icp算法进行基于已知视觉系统的离散旋转角的三维点云拼接完成对空间碎片的三维模型重构。根据目标数据f和重构的三维模型进行消旋冲击操作，并根据目标数据f、步骤一中测量获得的惯性数据以及冲击过程产生的动力学数据，进行多惯性测量单元耦合的抗阶跃扰动测量，并根据计算数据进行消旋校正。本发明实施例提供的用于空间碎片运动参数的测量系统，包括：mems惯性测量单元，用于直接测量获取空间碎片上不同位置处的角速度和转动惯性。双目视觉测量单元，用于对空间碎片进行拍摄获取图像。融合处理单元，用于根据空间碎片上不同位置处的角速度获得空间碎片的质心角速度ωcm进而计算获得转动周期t和视觉控制信号и，用于处理图像获得点云数据s和视觉离散旋转信息矩阵[m]进而获得时间轴上带有时间标签的数据r，用于计算获得角动量l进而获得时间轴上的惯性数据n，以及用于进行数据r和惯性数据n的融合获得周期同步数据i，用于进行点云数据s和角动量l的融合获得空间融合数据x，还用于对周期同步数据i和空间融合数据x进行融合获得目标数据f。在本发明实施例中，所述mems惯性测量单元包括至少三个相互独立的惯性单元，并且惯性单元由测量机体发射并固定在空间碎片的不同位置处。其中，每一个惯性单元内均设有三轴陀螺仪和转动惯量仪，用于角速度和转动惯性的直接测量。在本发明实施例中，所述双目视觉测量单元包括双目摄像头。其中，所述双目摄像头由两个相机组成并固定在测量机体的前端，用于对空间碎片进行拍摄。在本发明实施例中，所述融合处理单元包括惯性处理模块、图像处理模块和数据融合模块。其中，惯性处理模块，用于接收角速度和转动惯性，并获得质心角速度ωcm、转动周期t和视觉控制信号и以及时间轴上的惯性数据n。图像处理模块，用于接收所述双目视觉测量单元拍摄获取的图像，并获得点云数据s和视觉离散旋转信息矩阵[m]以及时间轴上带有时间标签的数据r。数据融合模块，用于数据r和惯性数据n的融合，用于点云数据s和角动量l的融合，以及用于周期同步数据i和空间融合数据x的融合。在本发明实施例中，所述融合处理单元还包括点云拼接模块，用于融合目标数据f和点云数据s，并进行空间碎片的三维模型重构，获得空间碎片的三维形貌特征。下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。实施例一如图1所示，本实施例用于空间碎片运动测量的测量方法，具体包括如下的步骤：s100，进行视觉系统的标定，获取空间碎片世界坐标系到像素坐标系的转换矩阵[p]。其中，该步骤可以采用常规的视觉动态标定方法进行视觉系统的标定，同样可以采用其他方法完成对视觉系统的标定操作。s101，直接测量获取空间碎片中三个不同位置处的转动惯量j1、j2、j3和空间碎片的质心角速度ωcm。其中，结合图2和图3所示，在本实施例中，将碎片主动移除装置1作为对空间碎片2进行测量操作的测量机体，并且由碎片主动移除装置1向空间碎片2进行测量单元111的发射，进而借助测量单元111对空间碎片的惯性数据进行接触式直接测量采集。其中，在测量单元111中设有三轴陀螺仪和转动惯量仪，分别用于对角速度和转动惯量进行直接测量采集。此时，通过向空间碎片2表面的三个不同位置处分别发射固定一个测量单元111，就可以通过三个测量单元分别获得三个角加速度ω1、ω2、ω3以及三个转动惯量j1、j2、j3。由于空间碎片2在太空中处于自由状态，不受外界作用力，因此空间碎片2的质心角速度ωcm＝ω1＝ω2＝ω3。在本实施例中，通过对空间碎片上三个不同位置处的角速度和转动惯量进行接触式直接测量采集并作为后续计算处理的原始数据，同样在其他实施例中，根据要求也可以增加数据采集的测量点位，以获得更多的原始数据，提高计算的精准度。s102，根据质心角速度ωcm的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz获得转动周期t，并根据转动周期t截取周期内空间碎片的固定运动点，生成视觉控制信号и。在本实施例中，通过对空间碎片质心的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz进行计算，获得三轴转动周期t，进而根据转动周期t截取周期内空间碎片的固定运动点，生成视觉控制信号и。优选的，在本实施例中，当获得空间碎片的三个角速度ω1、ω2、ω3以及三个转动惯量j1、j2、j3后，预先对角速度和转动惯量进行去燥处理，提高数据的精准度，进而保证后续计算处理的精度。例如，在本实施例中，采用滤波去燥效果好的卡尔曼滤波方法对获取到的原始角速度数据和转动惯量数据进行滤波去噪处理，并分别获得处理后的角速度ω[1]、ω[2]、ω[3]和转动惯量j[1]、j[2]、j[3]以及相应的质心角速度ω[cm]，此时质心角速度的三轴角速度则分别为ω[cmx]、ω[cmy]和ω[cmz]。s103，根据视觉控制信号и，对空间碎片进行周期性的图像采集，并提取图像中的相应特征点，获得空间碎片点云数据s，进而根据点云数据s获得视觉离散旋转信息矩阵[m]。s＝{s1,s2,s3,…,sn}，其中，n表示相应特征点的数量，ωx、ωy、ωz为根据点云数据s获得的绕固定坐标轴x、y、z轴的离散旋转角速度。结合图2所示，在本实施例的碎片主动移除装置1的前端设有两个相机121，由此组成双目摄像头，用于对空间碎片进行图像拍摄采集。其中，在本实施例中，在进行相机安装时获取两个相机之间的位置转换矩阵和初始转动矩阵，当后续相机进行运动后，根据相机自身携带的编码器，得出后续转动矩阵，从而得出双目摄像头之间的坐标转换矩阵，最后结合坐标转换矩阵和视觉控制信号и控制双目摄像头进行图像拍摄。此时，根据视觉控制信号и控制碎片主动移除装置在特定时间节点对空间碎片进行周期性的图像拍摄，从而将双目视觉系统由常规动态拍摄转换为准静态拍摄，避免了常规视觉动态拍摄时需要获取实施焦距标定相机的复杂操作，实现对空间碎片图像的简单、高效、快速、精准的获取，提高整个测量过程的精度和高效性。s104，对视觉离散旋转信息矩阵[m]做旋转面积变化特征提取，将其转化为时间轴上带有时间标签的数据r。其中，和分别为加上时间标签的根据点云数据s获得的绕固定坐标轴x、y、z轴的离散旋转角速度，即和是通过对图像中获得的点云数据s进行运算获得的空间碎片绕某一固定点的三轴离散旋转角速度。s105，根据直接测量方法获取的质心的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz和三个转动惯量j1、j2、j3，利用角动量公式l＝jω计算获得相应的角动量l，并通过对角动量进行变化特征提取，得出时间轴上的惯性数据n。其中，和为空间碎片上第i个位置处直接测得的x，y，z三轴的角动量数据，为贴上时间标签的空间碎片上第i个位置处直接测得的角动量数据，在本实施例中，i取1或2或3。s106，对数据r和惯性数据n进行融合，获得在时间上对由测量单元直接测量获得数据和通过对图像分析获得数据融合后的周期同步数据i，从而实现对数据在时间上的标定操作。s107，对点云数据s和角动量l进行融合，获得在空间上对由测量单元直接测量获得数据和通过对图像分析获得数据融合后的的空间融合数据x，从而实现对数据在空间位置上的标定操作。s108，对周期同步数据i和空间融合数据x再次进行融合，获得在时间和空间相互融合的目标数据f，从而最终获得具有时间标签，同时带有空间碎片位置信息的目标数据。此时，最终获得的用于消旋和后续处理的目标数据，不仅在时间和空间位置两个尺度上获得了修正和融合，提高了数据的精确度，从而可以为消旋和后续处理提供更为可靠准确的数据，保证消旋的有效操作和安全性，而且该数据融合了通过直接对空间碎片进行接触测量获得的惯性数据，从而极大的缩短了采用现有技术中视觉位姿测量方法直接对图像进行运算获得最终数据的时间，提高了获取数据的及时性和高效性，进一步提高了用于消旋操作的数据精度，保证了消旋操作的安全可靠性。如图2～图4所示，本发明实施例提供的用于空间碎片运动参数的测量系统包括mems惯性测量单元11、双目视觉测量单元12和融合处理单元13。mems惯性测量单元11，用于采用接触式直接测量获取空间碎片2中三个不同位置处的角速度ω1、ω2、ω3和转动惯量j1、j2、j3。在本实施例中，mems惯性测量单元11由三个测量单元111和惯性数据传输模块112组成。其中，三个测量单元111采用弹射的方式由碎片主动移除装置1发射并粘附固定在空间碎片2的表面。同时，在测量单元111的内部安装有三轴陀螺仪和转动惯量仪，用于直接测量获取空间碎片的惯性数据，例如角速度和转动惯量。惯性数据传输模块112用于mems惯性测量单元11与融合处理单元13之间的数据传输。双目视觉测量单元12，用于对空间碎片2进行拍摄获取图像。在本实施例中，双目视觉测量单元12包括两个相机121和图像数据传输模块122。其中，两个相机121位于碎片主动移除装置1的前端位置，组成双目摄像头，用于对空间碎片2进行图像拍摄。图像数据传输模块122用于双目视觉测量单元12与融合处理单元13之间的数据传输。作为本发明优选实施例，结合图2所示，在本实施例的双目视觉测量单元12中，还设有一个增强光源123。增强光源123位于碎片主动移除装置1的前端位置，用于为相机121的拍摄过程提供足够的光亮度，使得相机可以更为敏感的采集图像数据。融合处理单元13，包括惯性处理模块131、图像处理模块132、数据融合模块133和数据传输模块134。惯性处理模块131，用于接收由mems惯性测量单元11直接测量获得的角速度ω1、ω2、ω3和转动惯量j1、j2、j3，并获得质心角速度ωcm、转动周期t和角动量l，其中角动量l直接根据角动量公式l＝jω计算获得。与此同时，根据转动周期t，运算获得用于控制双目摄像头进行图像拍摄的视觉控制信号и，以及根据角动量l，通过角动量变化特征提取，得出时间轴上的惯性数据n。图像处理模块132，用于接收双目视觉测量单元12拍摄获取的图像，并对图像进行处理分析获得点云数据s，进而根据点云数据s提取获得视觉离散旋转信息矩阵[m]，并且对视觉离散旋转数据[m]做旋转面积变化特征提取，将其转化为时间轴上带有时间标签的数据r。数据融合模块133，用于对数据r和惯性数据n进行时间尺度上的融合处理获得周期同步数据i，用于对点云数据s和角动量l进行空间位置尺度上的融合处理获得空间融合数据x，还用于对周期同步数据i和空间融合数据x进行时间和空间位置两个尺度上的融合处理，最终获得用于消旋和后续处理的目标数据f。数据传输模块134，用于融合处理单元13分别与mems惯性测量单元11和双目视觉测量单元12之间的数据传输。作为本发明优选实施例，在本实施例的标定融合处理单元13中还设有一个滤波模块135，用于对mems惯性测量单元11直接测量获得的原始数据进行滤波去燥处理，提高数据的精准度，保证后续计算处理的精度。通过本发明实施例，最终获得的用于消旋和后续处理的目标数据，不仅在时间和空间位置两个尺度上获得了修正和融合，提高了数据的精确度，从而可以为消旋和后续处理提供更为可靠准确的数据，保证消旋的有效操作和安全性，而且该数据融合了通过直接对空间碎片进行接触测量获得的惯性数据，从而极大的缩短了采用现有技术中视觉位姿测量方法直接对图像进行运算获得最终数据的时间，提高了获取数据的及时性和高效性，进一步提高了用于消旋操作的数据精度，保证了消旋操作的安全可靠性。实施例二如图5所示，本发明实施例提供的用于空间碎片运动参数的测量方法进一步包括s200至步骤s210步骤。其中，步骤s200至步骤s208的操作流程和作用与实施一中的步骤s100至步骤s108相同。s209，对获得的目标数据f和点云数据s进行融合，进行空间碎片的三维模型重构，获取到空间碎片的三维形貌特征。在本实施例中，首先根据获得的目标数据f，再融合通过图像分析获得的点云数据s，从而将带有时间标签和空间位置标签的目标数据与空间碎片的点云数据进行统一到同一状态空间下，然后利用icp算法进行基于已知视觉系统的离散旋转角的三维点云拼接完成对空间碎片的三维模型重构，获得空间碎片的三维形貌特征。相较于现有技术中单纯依靠通过图像提取获得的数据进行三维模型重构，在本实施例中，通过借助带有时间标签和空间位置标签的目标数据与空间碎片的点云数据进行融合获得具有时间尺度和空间位置尺度的数据后，再利用icp算法进行三维点云的拼接，不仅可以借助具有双尺度的数据减少部分运算过程和降低运算复杂度，缩短运算时间和运算量，加快整个运算速度，提高三维模型的重构速度，而且由于数据尺度的增加还可以提高三维模型的重构精度，保证最终所获得三维形貌特征的精准度，从而可以更加准确的控制消旋过程中机械臂的动作，提高消旋操作的安全可靠性和准确性。结合图5所示，在完成目标数据f的获取以及空间碎片三维模型的重构操作后，就可以控制机械臂对空间碎片进行冲击消旋操作。其中，在本实施例中，完成机械臂的单次冲击操作后增加了消旋校正处理操作，以提高接下来一次冲击操作的精准度，具体操作如下：s210，利用目标数据f和重构的三维模型进行消旋冲击操作并且记录冲击过程中的动力学数据，根据目标数据f、步骤s101中直接测量获得的惯性数据以及冲击过程采集的动力学数据，进行多惯性测量单元耦合的抗阶跃扰动测量，并根据计算数据进行消旋校正。通过对冲击过程中动力学数据的收集和处理，可以及时判断和消旋由于冲击过程中机械臂自身震动和顺势扰动所造成的数据变化影响，从而减小在冲击过程中对运动参数检测的误差，使得后续消旋操作可以根据更加精准的数据进行准确冲击操作。如图6所示，本发明实施例二中用于空间碎片运动参数的测量系统同样包括mems惯性测量单元11、双目视觉测量单元12和融合处理单元13，可以看作是图4所示实施例的优选实施方式，其区别在于：本实施例中的融合处理单元13中还设有点云拼接模块136，用于融合目标数据f和点云数据s，并利用icp算法进行空间碎片的三维模型重构，获得空间碎片的三维形貌特征。通过本发明实施例，借助点云拼接模块对带有时间标签和空间位置标签的目标数据与空间碎片的点云数据进行融合获得具有时间尺度和空间位置尺度的数据后，再利用icp算法进行三维点云的拼接，不仅可以借助具有双尺度的数据减少部分运算过程和降低运算复杂度，缩短运算时间和运算量，加快整个运算速度，提高三维模型的重构速度，而且由于数据尺度的增加还可以提高三维模型的重构精度，保证最终所获得三维形貌特征的精准度，从而可以更加准确的控制消旋过程中机械臂的动作，提高消旋操作的安全可靠性和准确性。实施例三结合图2、图3和图7所示，本发明实施例一中的步骤s100还可以采用全新的标定方法进行标定，具体步骤如下：s301，获取空间碎片中三个不同位置处的线加速度α1、α2、α3和空间碎片的质心的角速度ωcm。该步骤的操作与步骤s101的操作相同，区别在于，此时测量单元111中还设有三轴加速度计，用于对线加速度进行采集测量，从而获得线加速度α1、α2、α3。s302，根据质心角速度ωcm的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz获得旋转矩阵q和转动周期t，并根据转动周期t截取周期内空间碎片的固定运动点，生成视觉控制信号и。其中，该步骤中获得的转动周期t和视觉控制信号и即为步骤s102中获得的转动周期t和视觉控制信号и，而旋转矩阵q的获取方法具体如下：利用欧拉角进行旋转位姿参数化表示获得旋转矩阵q。具体过程为，对质心的三轴角速度ωcmx、ωcmy、ωcmz求积分，得出绕三轴的转动角，从而将空间碎片旋转分解为相对相机坐标系的绕三轴的转动角ψ、θ、φ，进而获得旋转矩阵q，s303，根据视觉控制信号и，选用双目摄像头对空间碎片进行周期性的图像采集。其中，该步骤与步骤s103中图像的获取方法完全相同。s304，获取空间碎片与测量机体之间的相对距离，生成机体-碎片位置转换矩阵。结合图2和图3所示，此时，在碎片主动移除装置1的前端还设有一个激光测距仪124，用于测量主动移除装置1与空间碎片2之间的相对距离。在测量单元111上还设有发光源，用于辅助激光测距仪124直接测量与测量单元111之间的距离，进而获得主动移除装置1与空间碎片2之间的相对距离。与此同时，三个设有发光源的测量单元还可以直接作为图像拍摄的靶标，省去了在此过程中对常规固定靶标的使用，提高了图像获取的灵活性，更加符合对空间碎片的标定操作。s305，根据线加速度α1、α2、α3和机体-碎片位置转换矩阵获得位移矩阵t。此时，先对线加速度α1、α2、α3求积分得出惯性单元位置转换矩阵，再由惯性单元位置转换矩阵和步骤s304中获得的机体-碎片位置转换矩阵合成获得位移矩阵t。s306，提取步骤s303中获得图像中的有用信息，并利用该有用信息以及旋转矩阵q和位移矩阵t，计算获得图像的像素坐标和空间的世界坐标转化关系矩阵[p]。从图像中提取获得的有用信息包括：图像坐标点的原点坐标(μ0，ν0)、像素坐标系x轴和y轴上的尺度因子αx和αy以及比例参数s。其中，为利用张正友标定法得出的相机的内参矩阵，为相机的外参矩阵，q为步骤s302中计算获得的旋转矩阵，t为步骤s305中测量计算得到的位移矩阵，αx和αy分别为像素坐标系x、y轴上的尺度因子，坐标(μ0，ν0)为图像坐标系原点坐标。此时，获得图像的像素坐标和空间的世界坐标转化关系矩阵[p]，即完成了对双目摄像头组成的双目视觉系统的标定过程，将视觉的动态标定转化为静态标定。在此过程中，通过直接对空间碎片的运动进行惯性数据采集，获得角速度和线加速度，从而利用角速度和线加速度直接计算获得旋转矩阵q，同时，通过获取空间碎片与测量机体之间的相对距离，生成机体-碎片位置转换矩阵从而可以与获得的线加速度计算直接获得位移矩阵t。这样，不仅降低了采用现有视觉动态标定方法技术时根据图像通过大量算法获得旋转矩阵q和位移矩阵t的复杂程度，而且提高了获得旋转矩阵q和位移矩阵t的精准度，从而大大提高了整个标定过程的效率和精准度。上述本发明的各模块或各步骤可以使用通用的处理计算装置来实现，例如中央处理器(cpu)、微处理器(mpu)、数字信号处理器(dsp)、或现场可编程门阵列(fpga)，也可以使用计算装置可执行的程序代码来实现，这样，本发明不限制于特定的硬件和软件结合。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12