CN108917721B - 一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法，该方法以星箭对接环作为图像识别和测量对象，分析了星箭对接环的外形结构特点，设计了星箭对接环识别与测量算法流程，采用灰度阈值方法来分割星箭对接环区域与背景环境，使用双阈值Canny算子来提取对接环边缘，采用Hough变换方法来提取十字力架直线轮廓，利用最小二乘方法来拟合星箭对接环轮廓，建立双目立体匹配和三维重建模型，获取星箭对接环的相对位置和相对姿态。

Description

一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法

技术领域

本发明涉及机器人视觉测量技术领域，尤其涉及一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法，适用于对空间故障卫星、大型碎片等空间非合作目标的抓捕操作。

背景技术

太空中有大量航天器在轨运行，承担着通信、气象、探测和导航等任务，这些航天器与我们生活密切相关，对人类社会进步和科技发展起着重要作用。航天器经过长时间运行，其器件容易老化并发生故障，同时，随着技术的进步，在轨航天器的关键部件也需要升级换代，目前只能通过发射新的航天器，替代旧的故障航天器来实现上述目标。这会导致航天成本大幅增加，降低了航天器的使用寿命，同时旧卫星上有多个部件可以正常运行，却不得不放弃掉，也造成了巨大的浪费。

针对这一问题，需要使用空间机器人对故障航天器开展在轨服务，在外太空对故障航天器开展在轨维修、模块更换、在轨加注和在轨拖离等自主操作。航天器在轨服务和维护可以有效延长在轨航天器的使用寿命，降低航天发射和运行成本，对航天事业发展具有重要意义。

空间在轨维修任务中，首先，空间机器人需要能够接近并抓捕故障航天器，使空间机器人和故障航天器构成稳定联合体，才能开展下一步在轨服务和维修操作。在空间机器人接近和抓捕故障航天器过程中，需要空间机器人能够识别故障航天器，并能够获取故障航天器的相对运动信息(相对位置、相对姿态等)。获取的相对运动信息能够引导空间机器人完成故障航天器接近和抓捕操作。轨道上的绝大多数空间待维修航天器都是无应答、无标识、无配合、甚至没有任何先验信息的“非合作目标”，这些目标由于不带有合作标识，这给目标识别相对测量带来了困难，有必要开展相关研究来解决这一问题。国内外相关机构已开展了相关研究工作，主要进展如下：

美国国防预先研究计划局(DARPA)在2009年开展了通用航天器轨道修正系统FREND项目研究。FREND项目演示了自主交会对接与捕获的综合技术在未来卫星上进行的服务，包括机器视觉系统、机器人系统、自主控制算法等关键技术的应用，项目进行了一系列的地面实验。在地面试验中，重点验证了对非合作目标卫星的机械臂自主抓捕操作，在相对测量技术方面，采用了激光扫描敏感器和多目光学相机来测量非合作目标的相对位置和姿态。

在2011年，美国国防预先研究计划局开展了凤凰计划(Phoenix Plan)项目研究，该项目主要用于演示验证在轨抓捕和更换卫星部件的能力，在该项目中采用激光雷达传感器(LiDAR)和光学相机来实现对目标卫星表面太阳帆板和大型天线等部件的识别和测量。

最近有学者提出一种基于几何特征综合匹配的双目超近距离相对位姿视觉测量方法。首先，将失效卫星的矩形太阳帆板作为几何特征，采用综合匹配方法实现了双目图像的高精度匹配，随后基于几何特征指标参数判别和ROI检测方法，实现了卫星太阳帆板特征点组的识别与提取，在此基础上，进一步建立了目标坐标系，通过三维重建完成了超近距阶段失效卫星的相对位姿高精度解算。

还有学者采用基于库模型匹配的位姿测量方法，通过航天器模型库匹配方式，来识别卫星的太阳能帆板和圆锥形星体外形，获取卫星的相对位姿信息。同时，一种线框模板匹配的位姿测量方法被提出，通过构建线框模型，将模型进行变换，来最优匹配目标，实现对目标的相对位姿测量。

从以上空间任务和研究方法可以看出，非合作目标识别与测量方法大多主要针对卫星外形和太阳能帆板进行识别，这种识别方法主要用于在距卫星较远距离时对卫星进行测量。当距离卫星较近时，特别是最终接近段和抓捕段，无法观测到全部卫星帆板并且帆板还会被卫星本体遮挡，导致无法识别卫星和获取卫星的相对位置和姿态信息。与大尺寸的卫星帆板不同，星箭对接环是一个尺寸相对较小的卫星部件，在接近到目标很近的距离时，相机仍然可以拍摄到全部星箭对接环，通过对星箭对接环的识别和测量，可以在近距离范围内确定非合作目标的相对位置和姿态，来引导追踪航天器实现对目标超近距离的接近，最终完成对非合作目标的捕获。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提出一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法，针对星箭对接环的外形结构特点，快速确定星箭对接环的相对位置和相对姿态。

本发明的技术解决方案是：一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法，该方法包括如下步骤：

(1)、采用双目立体视觉相机对星箭对接环进行测量，获取左、右两个相机拍摄的星箭对接环的图像，并将图像中的星箭对接环区域与背景环境分割开来，获取仅包含星箭对接环区域的图像，所述左、右两个相机呈一定内凑角对称安装；

(2)、在步骤(1)获得的左、右两个相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像中提取星箭对接环轮廓；

(3)、将左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像上椭圆形轮廓上的边缘点作为特征点，采用双目立体匹配方法来确定每一个空间特征点在左相机和右相机图像内对应的同名像点，根据同名像点对来重建对接环圆形轮廓边缘的特征点和中心点在双目相机坐标系下的三维坐标；

(4)、根据所有边缘点的坐标，检测左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像中的直线特征，分别得到对接环十字力架轮廓在左、右图像坐标系下的表达式，将直线上的边缘点也确定为特征点；

(5)、求取左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像中直线与椭圆的交点在对应的左、右图像坐标系下坐标，采用三维重建的方法获取十字力架与对接环的交点在双相机坐标系下的三维坐标；

(6)、建立对接环坐标系，根据十字力架与对接环的交点在双目相机坐标系下的三维坐标，计算对接环与相机之间的相对位置，采用双矢量定姿方法，获得对接环与相机之间的相对姿态阵。

所述步骤(1)采用灰度阈值方法分割星箭对接环区域与背景环境的具体步骤是将所有灰度值小于或大于某一阈值的像素均归属于目标,而灰度值大于等于或小于等于该阈值的像素组成背景。

所述步骤(2)的具体实现为：

(2.1)、对左、右两个相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像进行图像平滑滤波，滤除图像中的噪声；

(2.2)、采用双阈值Canny边缘提取方法获得的星箭对接环边缘点；

(2.3)、对星箭对接环边缘进行拟合，得到星箭对接环轮廓。

所述步骤(4)采用Hough变换方法检测目标图像中的直线特征。

所述步骤(6)所述对接环坐标系通过下述方法建立：以对接环圆形轮廓中心点位置为原点，对接环圆形边缘平面法线为Z轴，十字力架与对接环任意一个交点与中心点连线作为X轴，根据右手螺旋法则确定Y轴。

所述双矢量为：对接环圆形边缘平面的法线矢量和十字力架与对接环的交点的任意一个交点与椭圆轮廓中心点的连接线矢量。

所述步骤(3)采用双目立体匹配方法来确定每一个空间特征点在左相机和右相机图像内对应的同名像点的具体方法为：

(5.1)、将将左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像通过投影变换为等效平行双目相机图像；

(5.2)、将等效左、右相机图像中对接环边缘上的点进行极线对准，得到等效左相机图像内对接环边缘与每一条极线相交的两个点和等效右相机图像内对接环边缘与每一条极线相交的两个点；

(5.3)、根据等效左、右相机图像内对接环边缘与极线相交的两个点在同一极线方向上的位置关系，确定空间特征点在左相机和右相机图像内对应的同名像点：即同一条极线上等效左相机上左边的特征点与等效右相机上左边的特征点互为同名像点；等效左相机上右边的特征点与等效右相机上右边的特征点互为同名像点。

所述内凑角的取值范围为[10°，20°]。

本发明与现有技术相比的有益效果是：

(1)、本发明针对星箭对接环的外形结构特点，采用双阈值canny算子+hough变换方法分别确定对接环圆形轮廓边缘的特征点和对接环十字力架轮廓特征点，具有更快的识别速度和更高的识别成功率；

(2)、本发明采用左、右两个相机呈一定内凑角的双目立体视觉相机对星箭对接环进行测量，并分别对左右两个相机图像进行同名像点对应和三维重构，可以提供失稳卫星的高精度相对位置和姿态信息。

(3)、本发明采用最小二乘法对提取的对接环边缘进行拟合，降低边缘提取测量噪声对测量精度的干扰。

(4)、本发明采用灰度阈值法将图像中的星箭对接环区域与背景环境分割开来，缩小目标特征提取和识别范围，降低识别难度。

(5)、本发明采用对接环圆形边缘平面的法线矢量和十字力架与对接环的交点的任意一个交点与椭圆轮廓中心点的连接线矢量，提高了对接环与相机之间的相对姿态阵的精度。

附图说明

图1为本发明的失稳卫星星箭对接环双目测量流程图；

图2为本发明实施例星阈值分割图像；

图3为本发明实施例星双阈值canny边缘提取图像；

图4为本发明实施例星的对接环边缘拟合与十字架直线方向提取；

图5为本发明实施例星双目立体匹配示意图；

图6为本发明实施例星双目三维重建示意图；

图7为本发明实施例星箭对接环识别结果。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明：

本发明提供的失稳卫星星箭对接环双目测量方法主要包括以下步骤：背景阈值分割、canny边缘提取、Hough变换直线提取、椭圆最小二乘拟合、双目立体匹配与三维重建，以及位姿解算。

如图1所示，所述方法具体包括如下步骤：

(1)、采用双目立体视觉相机对星箭对接环进行测量，获取左、右两个相机拍摄的星箭对接环的图像，并将图像中的星箭对接环区域与背景环境分割开来，缩小目标特征提取和识别范围，降低识别难度，获取仅包含星箭对接环区域的图像，所述左、右两个相机呈一定内凑角对称安装，所述内凑角的取值范围为[10°，20°]。

本实施例中，双目相机系统由两个Delsa工业相机组成，相机像素大小为2048×2048，像元尺寸为5.5um,镜头选择KOWA工业镜头，焦距为15mm，双目相机内凑角15°。

采用灰度阈值方法分割星箭对接环区域与背景环境的具体步骤是将所有灰度值小于或大于某一阈值的像素均归属于目标,而灰度值大于等于或小于等于该阈值的像素组成背景。

设输入图像信号为f(m,n),输出信号为g(m,n),则二者之间存在下列关系:

其中I₁和I₂为两任意值,但是I₁≠I₂(通常取I₁＝0及I₂＝1),而S为所取的光强门限值(即阈值)。通过选取适当的S值,将图像分割成I₁值像素代表的目标物和I₂值像素代表的背景，如图2所示。

(2)、在步骤(1)获得的左、右两个相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像中提取星箭对接环轮廓；具体实现为：

(2.1)、对左、右两个相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像进行图像平滑滤波，滤除图像中的噪声；

在通过阈值分割将对接环区域分割出来后，由于相机拍摄目标图像带有噪声，导致目标图像灰度分布较为跳跃不连续，不利于后续的边缘提取和特征识别算法的实现，因此需要对目标图像进行平滑处理，通常采用高斯滤波器进行图像平滑。高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器.高斯平滑滤波器对去除服从正态分布的噪声是很有效的.一维零均值高斯函数为：

其中，高斯分布参数σ决定了高斯滤波器的宽度.对图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器.这种函数表达式为：

设p_x(i,j)和p_y(i,j)分别为x和y方向上的一阶偏导数，此时，像素的梯度幅值M(i,j)和方向θ(i,j)分别为：

θ(i,j)＝arctan(P_x(i,j)/P_y(i,j))。

(2.2)、采用双阈值Canny边缘提取方法获得的星箭对接环边缘点；

本步骤对梯度幅值应用非极大值抑制，其过程为找出图像梯度中的局部极大值点，把其他非局部极大值点置零以得到细化的边缘。

对经过非极大值抑制处理后的图像进行双阈值化处理，消除虚假边缘并连接断续边缘。即通过给定的高阈值系数和图像的直方图来计算高阈值，然后，通过给定的低阈值系数来计算低阈值。再用高阈值与经过非极大值抑制后的图像进行比较，并记录边缘点。对所有的边缘点，在8邻域内迭代寻找大于低阈值的点，并标记为边缘点，如图3所示。

(2.3)、对星箭对接环边缘进行拟合，得到星箭对接环轮廓，降低边缘提取测量噪声对测量精度的干扰。

星箭对接环外形为圆形，由于双目相机呈一定内凑角对称安装，单个相机不是正对对接环拍照，相机镜头平面与对接环平面之间有一定角度，因此，圆形对接环在相机图像中呈现为椭圆形状。采用Canny边缘提取方法获得的星箭对接环边缘具有锯齿状的不规则分布，因此，要对星箭对接环边缘进行椭圆拟合，减少实际获取的对接环轮廓与理论成像轮廓之间的误差。设平面内任意位置的椭圆可用如下方程表示：

Ax²+Bxy+Cy²+Dx+Ey+1＝0

采用最小二乘方法来估计椭圆系数A、B、C、D和E，首先定义如下矩阵：

其中，u_ei和v_ei分别为椭圆上点e_i(i＝1,2,…,n)的坐标，可得：

Vλ＝U

则由最小二乘法可得：

λ＝(V^TV)^-1V^TU

同时，椭圆方程还可以用如下方程表示：

其中，(x₀,y₀)为椭圆中心坐标，a为椭圆长半轴，b为椭圆短半轴，则椭圆参数(x₀,y₀,a,b)可以由椭圆系数(A,B,C，D,E)表示如下：

图4为本实施例椭圆最小二乘拟合和十字力架直线方向提取结果，锯齿装线段表示提取的对接环边缘，椭圆形线段表示最小二乘法拟合后的椭圆轮廓，向量OX和OY表示Hough变换提取十字力架水平直线方向和垂直直线方向，该直线方向分别作为对接环本体坐标系的X轴和Y轴方向。

(3)、将左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像上椭圆形轮廓上的边缘点作为特征点，采用双目立体匹配方法来确定每一个空间特征点在左相机和右相机图像内对应的同名像点，根据同名像点对来重建对接环圆形轮廓边缘的特征点和中心点在双目相机坐标系下的三维坐标；

双目立体匹配方法来确定每一个空间特征点在左相机和右相机图像内对应的同名像点的具体方法为：

(5.1)、将将左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像通过投影变换为等效平行双目相机图像；

(5.2)、将等效左、右相机图像中对接环边缘上的点进行极线对准，得到等效左相机图像内对接环边缘与每一条极线相交的两个点和等效右相机图像内对接环边缘与每一条极线相交的两个点；

(5.3)、根据等效左、右相机图像内对接环边缘与极线相交的两个点在同一极线方向上的位置关系，确定空间特征点在左相机和右相机图像内对应的同名像点：即同一条极线上等效左相机上左边的特征点与等效右相机上左边的特征点互为同名像点；等效左相机上右边的特征点与等效右相机上右边的特征点互为同名像点。

设P₁＝(x₁,y₁)和P₃＝(x₃,y₃)为等效左相机图像内对接环边缘上的两个点，P₂＝(x₂,y₂)和P₄＝(x₄,y₄)为等效右相机图像内对接环边缘上的两个点，并有y₁＝y₂＝y₃＝y₄，如图5所示。

因为x₁<x₃,x₂<x₄，于是可以判断得出：点P₁和P₂构成同名像点对，点P₃和P₄构成同名像点对。

设P(X,Y,Z)为一个对接环圆形边缘特征点的在双目相机坐标系下的空间三维坐标，P₁＝(x₁,y₁,f)和P₂＝(x₂,y₂,f)为该特征点在左相机和右相机对应的单目相机坐标系下的像点坐标，左右相机单目相机坐标系原点为相机光心，Z轴为光轴，X轴和Y轴与等效左、右相机图像的像平面坐标系X、Y轴平行。

则有：

于是：

d＝x₁-x₂

其中，d为双目相机视差，B为双目相机光心之间的距离，从上式可以解算特征点P的三维坐标(X,Y,Z)，如图6所示。

(4)、根据所有边缘点的坐标，检测左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像中的直线特征，分别得到对接环十字力架轮廓在左、右图像坐标系下的表达式，将直线上的边缘点也确定为特征点；

本步骤采用Hough变换方法检测目标图像中的直线特征。Hough变换的基本思想是，利用图像域与参数域的点与线的对偶原理，同一条直线上的点(x₀,y₀),(x₁,y₁),…,(x_n,y_n)可以确定唯一的k和b，将图像上离散的点的坐标作为已知量求未知量k和b，所以直角坐标系下的直线y＝kx+b在参数空间表示为点(k,b)，具体方法为：

将通过边缘点的所有直线在以斜率和截距为变量的坐标系下进行曲线表示，通过每一个边缘点的直线对应以斜率和截距为变量的坐标系下一条曲线，每个边缘点对应曲线之间互相相交，有最多个曲线相交于同一个点，这个点对应的斜率和截距为所要提取的斜率和截距。

然而，该方法不适用于不存在斜率的直线，因而将参数空间坐标表示为极坐标下的ρ＝xcosθ+ysinθ，ρ为原点到直线的距离，θ为直线与x轴的夹角。图像域中的一个(x₀,y₀)，在极坐标下变换为一条正弦曲线，同一条直线上的点在极坐标空间下正弦曲线的交点即为要求的k和b。

在实际应用中，通常将参数空间离散化成一个累加器阵列A(ρ,θ)，按照极坐标方程，将图像空间中的每一点(x,y)映射到参数空间对应的一系列累加器中，将对应的累加器加1。如果图像空间中存在一条直线，则参数空间中有一个对应的累加器出现局部最大值。通过检测这个局部最大值即可确定与该直线对应的一对(ρ,θ)参数，从而检测出直线。本文采用Hough变换来检测十字支架的直线边缘，获取支架的水平方向和垂直方向。

(5)、求取左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像中直线与椭圆的交点在对应的左、右图像坐标系下坐标，采用三维重建的方法获取十字力架与对接环的交点在双相机坐标系下的三维坐标；

(6)、建立对接环坐标系，根据十字力架与对接环的交点在双目相机坐标系下的三维坐标，计算对接环与相机之间的相对位置，采用双矢量定姿方法，获得对接环与相机之间的相对姿态阵。

所述对接环坐标系通过下述方法建立：以对接环圆形轮廓中心点位置为原点，对接环圆形边缘平面法线为Z轴，十字力架与对接环任意一个交点与中心点连线作为X轴，根据右手螺旋法则确定Y轴。

双矢量定姿方法的具体实现为：在双目相机坐标系下，设对接环中心位置为O点，坐标为(O_x,O_y,O_z),设A点为十字支架水平方向与对接环的交点，坐标为(A_x,A_y,A_z),设B点为十字支架垂直方向与对接环边缘交点，坐标为(B_x,B_y,B_z)。

在对接环本体坐标系下，O点、A点和B点对应坐标分别为(O'_x,O'_y,O'_z)、(A'_x,A'_y,A'_z)和(B'_x,B'_y,B_z')，则有

其中，

和

为双目相机坐标系下向量，

和

为对接环本体坐标系下向量，设

为双目相机坐标系到对接环本体坐标系的姿态转换矩阵，则有

通过上式即可获得双目相机坐标系到对接环本体坐标系的姿态转换矩阵

作为进一步的优化方案，本发明采用的双矢量为：对接环圆形边缘平面的法线矢量和十字力架与对接环的交点的任意一个交点与椭圆轮廓中心点的连接线矢量，即采用接环圆形边缘平面的法线矢量替代上述的

或者

由于法线矢量的精度高，因此，这种方法计算的双目相机坐标系到对接环本体坐标系的姿态转换矩阵精度更高。

对接环与相机之间的相对位置对接环的中心点，即:O(O_x,O_y,O_z)在双目相机坐标系下的位置，其值为对接环圆形边缘三维点集的平均值，如图7所示。

说明书中未进行详细描述部分属于本领域技术人员公知常识。

Claims (6)

1.一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)、采用双目立体视觉相机对星箭对接环进行测量，获取左、右两个相机拍摄的星箭对接环的图像，并将图像中的星箭对接环区域与背景环境分割开来，获取仅包含星箭对接环区域的图像，所述左、右两个相机呈一定内凑角对称安装；

(2)、在步骤(1)获得的左、右两个相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像中提取星箭对接环轮廓；

(3)、将左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像上椭圆形轮廓上的边缘点作为特征点，采用双目立体匹配方法来确定每一个空间特征点在左相机和右相机图像内对应的同名像点，根据同名像点对来重建对接环圆形轮廓边缘的特征点和中心点在双目相机坐标系下的三维坐标；

采用双目立体匹配方法来确定每一个空间特征点在左相机和右相机图像内对应的同名像点的具体方法为：

(5.1)、将左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像通过投影变换为等效平行双目相机图像；

(5.2)、将等效左、右相机图像中对接环边缘上的点进行极线对准，得到等效左相机图像内对接环边缘与每一条极线相交的两个点和等效右相机图像内对接环边缘与每一条极线相交的两个点；

(5.3)、根据等效左、右相机图像内对接环边缘与极线相交的两个点在同一极线方向上的位置关系，确定空间特征点在左相机和右相机图像内对应的同名像点：即同一条极线上等效左相机上左边的特征点与等效右相机上左边的特征点互为同名像点；等效左相机上右边的特征点与等效右相机上右边的特征点互为同名像点；

(4)、根据所有边缘点的坐标，检测左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像中的直线特征，分别得到对接环十字力架轮廓在左、右图像坐标系下的表达式，将直线上的边缘点也确定为特征点；

(5)、求取左、右相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像中直线与椭圆的交点在对应的左、右图像坐标系下坐标，采用三维重建的方法获取十字力架与对接环的交点在双相机坐标系下的三维坐标；

(6)、建立对接环坐标系，根据十字力架与对接环的交点在双目相机坐标系下的三维坐标，计算对接环与相机之间的相对位置，采用双矢量定姿方法，获得对接环与相机之间的相对姿态阵；所述双矢量为：对接环圆形边缘平面的法线矢量和十字力架与对接环的交点的任意一个交点与椭圆轮廓中心点的连接线矢量。

2.根据权利要求1所述的一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法，其特征在于所述步骤(1)采用灰度阈值方法分割星箭对接环区域与背景环境的具体步骤是将所有灰度值小于或大于某一阈值的像素均归属于目标,而灰度值大于等于或小于等于该阈值的像素组成背景。

3.根据权利要求1所述的一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法，其特征在于所述步骤(2)的具体实现为：

(2.1)、对左、右两个相机拍摄的仅包含星箭对接环区域的图像进行图像平滑滤波，滤除图像中的噪声；

(2.2)、采用双阈值Canny边缘提取方法获得的星箭对接环边缘点；

(2.3)、对星箭对接环边缘进行拟合，得到星箭对接环轮廓。

4.根据权利要求1所述的一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法，其特征在于所述步骤(4)采用Hough变换方法检测目标图像中的直线特征。

5.根据权利要求1所述的一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法，其特征在于所述步骤(6)所述对接环坐标系通过下述方法建立：以对接环圆形轮廓中心点位置为原点，对接环圆形边缘平面法线为Z轴，十字力架与对接环任意一个交点与中心点连线作为X轴，根据右手螺旋法则确定Y轴。

6.根据权利要求1所述的一种失稳卫星星箭对接环双目测量方法，其特征在于所述内凑角的取值范围为[10°，20°]。

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