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龙图腾网获悉北华航天工业学院申请的专利一种基于多特征孔约束的舱段最优姿态估算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117197244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311248233.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于多特征孔约束的舱段最优姿态估算方法是由李志杰;谭宏泽;季薇;于博;于世勋;王金强;杨植朝;王怀明设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征孔约束的舱段最优姿态估算方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多特征孔约束的舱段最优姿态估算方法包括：获取待测舱段端面的左右图像，对所述左右图像进行预处理以提取拟直线化的弧段集合；对所述弧段集合进行重构和匹配，得到对应的弧段组；根据所述弧段组获取椭圆二维信息；根据所述椭圆二维信息，基于双目椭圆锥模型，得到实际特征孔的三维信息；基于姿态估算优化模型，根据实际特征孔的三维信息，利用采用遗传算法得到所述待测舱段的最优姿态。本发明解决了现有技术中大尺寸舱段对接准确率低下的问题。

本发明授权一种基于多特征孔约束的舱段最优姿态估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征孔约束的舱段最优姿态估算方法，其特征在于，包括： 获取待测舱段端面的左右图像，对所述左右图像进行预处理以提取拟直线化的弧段集合； 对所述弧段集合进行重构和匹配，得到对应的弧段组； 根据所述弧段组获取椭圆二维信息； 根据所述椭圆二维信息，基于双目椭圆锥模型，得到实际特征孔的三维信息； 基于姿态估算优化模型，根据实际特征孔的三维信息，利用采用遗传算法得到所述待测舱段的最优姿态； 所述姿态估算优化模型为： ，其中为特征孔系投影在舱段的最优姿态方向上的最大投影模长，xA为姿态变量 x 轴数值，yA为姿态变量 y 轴数值，zA为姿态变量 z 轴数值； 所述基于姿态估算优化模型，根据实际特征孔的三维信息，利用采用遗传算法得到所述待测舱段的最优姿态，包括： 采用实数编码对姿态变量进行编码，得到编码后的姿态变量； 根据所述编码后的姿态变量，确立罚函数并设定变量约束； 根据罚函数和变量约束确定选择种群个数、迭代次数和变异概率并通过遗传算法得到所述待测舱段的最优姿态； 所述获取待测舱段端面的左右图像，对所述左右图像进行预处理以提取拟直线化的弧段集合，包括： 获取所述待测舱段端面的左右灰度图像； 利用双边滤波对所述左右灰度图像进行去噪，得到去噪灰度图； 根据所述去噪灰度图，利用 canny 算子实现边缘检测得到左右边缘图； 根据所述左右边缘图，利用线段检测方法得到拟直线化的弧段集合； 所述对所述弧段集合进行重构和匹配，得到对应的弧段组，包括： 根据弧段的连续性和凸性，对弧段集合内的弧段进行重构，得到不同类别的弧段集合； 基于射影不变量原理，根据所述不同类别的弧段集合进行同一类别弧段匹配，得到不同类别的弧段集合对应的弧段组； 所述根据所述弧段组获取椭圆二维信息，包括： 利用非迭代直接最小二乘法对弧段组进行椭圆拟合，得到初步椭圆集； 利用聚类算法对初步椭圆集进行椭圆去重，得到候选椭圆集； 基于 TOPSIS 熵权的椭圆真假评估方法，剔除候选椭圆集中的虚假椭圆，得到最终的椭圆集； 利用最终的椭圆集得到椭圆二维信息； 所述基于 TOPSIS 熵权的椭圆真假评估方法，剔除候选椭圆集中的虚假椭圆，得到最终的椭圆集，包括: 确定两个评估指标，一个指标为一个椭圆对应的弧段组上的像素点落在椭圆上的比例，另一个指标为一个椭圆与边缘图的重叠率； 对两个评估指标标准化，计算两个评估指标对应的熵权； 根据所述熵权计算候选椭圆集中的 topsis 评分； 将候选椭圆集 topsis 评分最高的纳入预设椭圆集； 对预设椭圆集中的重复椭圆进行剔除，得到最终椭圆集； 所述双目椭圆锥模型的构建方法为： 构建相贯线方程； 基于相贯线方程，利用相机成像的射影几何原理建立的双目椭圆锥面模型。

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