计算机视觉算法实现航天器自动对接原型

航天器自动对接的计算机视觉突破

南加州大学SURE项目学生开发了一套基于计算机视觉的原型算法，旨在实现航天器自主对接系统。该研究项目聚焦于通过红外视觉技术解决航天器对接过程中的定位与导航问题。

项目团队开发了名为"CLING-ERS"的自主对接系统，每个对接设备配备红外摄像头和四个红外LED。通过检测对接设备上红外LED的位置和方向，系统能够确定自身的姿态、位置和距离参数。

算法核心采用OpenCV库中的SimpleBlobDetector工具，能够从图像中提取亮度或颜色特征明显的斑块区域。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。

研究过程中遇到的主要挑战是镜头眩光问题：当对接设备接近时，红外LED的光斑形状会从圆形畸变为矩形，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。

该研究通过某机构支持的夏季本科生研究体验（SURE）项目开展，学生在专业研究环境中获得航空航天与计算机科学的交叉研究经验。项目不仅展示了计算机视觉在航天领域的应用潜力，也为STEM领域的学生提供了参与实际科研项目的机会。

算法原型于2022年8月向研究团队进行展示，证明了计算机视觉技术在航天器自主对接领域的可行性。这项研究为未来空间站自动化对接系统的开发提供了重要的技术参考。