航天器自动对接算法开发突破
一名南加州大学SURE项目学生开发了原型算法，致力于实现航天器自动对接流程的自动化。该研究项目聚焦计算机视觉技术在航空航天领域的创新应用。
技术实现方案
在名为“CLING-ERS”的国际空间站自主对接解决方案项目中，研究团队为每个对接设备配备了红外摄像头和四组红外LED阵列。通过检测对接设备上红外LED的位置和方向，系统能够精确计算相对位置、姿态和距离参数。
团队采用OpenCV框架开发计算机视觉算法，具体使用SimpleBlobDetector工具进行图像斑点提取——即通过亮度或颜色差异识别图像中的特定区域。在对接过程中，红外摄像头实时捕获对方设备的LED视频流，算法持续分析视频数据以确定四个红外LED的空间参数。
技术挑战与突破
研究过程中面临的主要挑战包括镜头眩光问题：当对接设备接近时，镜头眩光导致红外LED的光斑形状从圆形畸变为矩形，严重影响近距离检测精度。为此团队开发了动态调参功能，能够根据对接进度实时调整算法的检测约束条件。
研究环境与影响
该项目在某机构支持的夏季本科生研究体验（SURE）计划中开展，为学生提供了在专业研究环境中接触航空航天研究项目的宝贵机会。通过八周的研究周期，学生不仅完成了算法开发，还通过海报展示和专业发展活动深化了科研实践能力。
这项研究展示了计算机视觉技术在复杂航天工程中的应用潜力，特别是通过动态算法优化解决实际工程问题的创新方法。