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基于双目视觉的空间非合作目标姿态测量技术研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着现代军事技术的快速发展，多种非接触式姿态测量技术被广泛应用于飞行器、导弹、卫星等空天系统中。其中，基于双目视觉的空间非合作目标姿态测量技术因其具有高精度、实时性好以及不需要目标配合等优点，被广泛研究和应用。在实际应用中，空间非合作目标姿态测量技术可以为相关决策提供有效的技术支持，保证作战效果和安全性。
但是，在实际应用中，如何提高双目视觉传感器的测量精度，以及如何实现实时姿态测量，仍然是当前空间非合作目标姿态测量技术研究的热点问题。因此，对于基于双目视觉的空间非合作目标姿态测量技术进行深入研究，具有重要的理论与实际意义。
二、研究内容及方法
（一）研究内容
本研究的核心内容是基于双目视觉的空间非合作目标姿态测量技术。具体研究内容包括双目视觉测量原理、双目视觉测量精度提升方法、基于深度学习的姿态测量方法、基于卡尔曼滤波的实时姿态测量方法等。
（二）研究方法
本研究将采用实验室模拟和实际场景测试相结合的方法，对基于双目视觉的空间非合作目标姿态测量技术进行深入研究。具体研究方法如下：
1.双目视觉测量原理研究：主要采用数学建模、理论分析等方法，研究双目视觉测量原理，并探索其影响因素。
2.双目视觉测量精度提升方法研究：主要采用基于校正算法、深度学习等方法，对双目视觉测量精度进行提升。
3.基于深度学习的姿态测量方法研究：主要采用深度学习方法，对双目视觉图像进行特征提取和分类，并实现目标姿态测量。
4.基于卡尔曼滤波的实时姿态测量方法研究：主要采用卡尔曼滤波理论，对目标姿态进行实时测量，并研究其实时性。
三、预期研究成果及特色
（一）预期研究成果
本研究的预期成果如下：
1.建立双目视觉测量模型，探究双目视觉测量原理，并提出一种影响测量精度的因素。
2.提出一种基于校正算法、深度学习等方法，提高双目视觉测量精度的方案，并验证其有效性。
3.提出一种基于深度学习的姿态测量方法，实现非合作目标的实时姿态测量。
4.提出一种基于卡尔曼滤波的实时姿态测量方法，实现非合作目标的实时姿态测量，并验证其实时性。
（二）研究特色
本研究的特色如下：
1.创新性地提出了基于双目视觉的的空间非合作目标姿态测量技术研究。
2.通过对双目视觉测量原理和影响因素进行分析，提出了一种基于校正算法、深度学习等方法，提高双目视觉测量精度的方案。
3.通过研究深度学习方法，提出了一种基于深度学习的姿态测量方法。
4.通过研究卡尔曼滤波理论，提出了一种基于卡尔曼滤波的实时姿态测量方法。
四、研究进度安排
（一）研究阶段划分
本研究将按照以下阶段进行：
1.文献综述阶段（1月）：主要阅读相关文献，了解国内外双目视觉测量技术的发展现状，并对相关问题进行分析和讨论。
2.双目视觉测量原理研究阶段（2-3月）：主要研究双目视觉测量原理，建立相关数学模型，并进行相关实验。
3.双目视觉测量精度提升方法研究阶段（4-6月）：主要研究基于校正算法、深度学习等方法，提高双目视觉测量精度的方案，并验证其有效性。
4.基于深度学习的姿态测量方法研究阶段（7-9月）：主要研究深度学习方法，实现非合作目标的实时姿态测量，并进行相关实验。
5.基于卡尔曼滤波的实时姿态测量方法研究阶段（10-12月）：主要研究卡尔曼滤波理论，实现非合作目标的实时姿态测量，并进行相关实验。
（二）研究任务安排
本研究的研究任务如下：
1.完成文献综述，了解双目视觉测量技术的发展现状，分析相关问题（1月）。
2.研究双目视觉测量原理，建立相关数学模型，并进行相关实验（2-3月）。
3.根据实验结果，提出一种基于校正算法、深度学习等方法，提高双目视觉测量精度的方案，并验证其有效性（4-6月）。
4.根据研究结果，提出一种基于深度学习的姿态测量方法，并进行相关实验（7-9月）。
5.根据研究结果，提出一种基于卡尔曼滤波的实时姿态测量方法，并进行相关实验（10-12月）。
五、存在的问题及解决措施
（一）存在的问题
1.研究难度高，需要掌握多种学科和技术知识。
2.实验环境和工具设备需求高，需要投入大量资金。
3.实验难度大，需要经过多次试验才能得到可靠的实验数据。
（二）解决措施
1.加强学科知识的学习，保证理论研究的深入。
2.利用现有实验设备，逐步增加投入，降低研究成本。
3.合理制定实验方案，多次试验，保证实验结果的可靠性。