我，爆肝17天用600行代碼拍到400公里之外的國際空間站

如何在400公里開外，拍攝這樣一張空間站照片？

作為太空中最大人造物體，國際空間站一直是無數天文愛好者心中夢寐以求的拍攝對象。

而大多數人採用的方法，是根據自己所在的經緯度，算好空間站過境的時間（幾秒到幾分鐘不等），然後配合手機或微單進行拍攝，然後啪——得到這樣一張小光點：

稍微進階一點的，則會採用“凌日凌月”拍攝法，即在空間站飛過太陽或者月亮之前，以這兩個天體為背景源，確定一個範圍更小的區域。

然後等在中心線上，把持着幾公斤到幾十公斤重的大口徑、長焦距望遠鏡進行長時間的穩定跟蹤，直到空間站過月或過日的1秒之內，按下快門拍攝。

這種拍攝效果會更加清晰，但致命的問題仍然存在：

空間站平均每90分鐘就能繞地球一圈。用知名的星空觀測模擬工具Stellarium對比一下，相比空間站，金星和火星簡直如同“靜物”（實時模擬，沒有加速）：

簡言之，就是空間站跑得太快了。

因此，不僅1秒內拍攝的幀數有限（無法用多幀疊加克服大氣抖動）、只能拍到輪廓剪影，甚至很可能因為計算錯誤而錯過拍攝的機會。

要是還想拍出更高精度的照片，不僅得有非比尋常的耐心，還要有深厚老練的手動操控技術。

例如一旦遇到大風，拍出來的效果就容易“糊成一團”：

於是這時，有人就靈光一動：

沒有麒麟臂，用代碼讓望遠鏡自己動起來不就好了？

説幹就幹，這位“業餘程序員”當即爆肝17天，搞出了一套自動跟蹤系統。

在這套自動跟蹤系統的加持下，望遠鏡不再是隻能在特定幾秒鐘拍攝幾張靜態圖像，而是持續不斷地跟了空間站2分鐘。

最終，多張圖像疊加和後期處理，便合成了一張高精度的立體GIF圖像：

（也就是我們開頭的那張圖）

就是這麼一張圖像，讓網友發出了“直接開啓人造天體跟蹤攝影的時代”的感嘆。

於是，我們找到這位開發者本人，北大天文校友、天體物理博士劉博洋聊了聊。

拍攝高精度空間站，到底難在哪？

首先，需要簡單瞭解一下拍攝空間站的“時機”。

雖然空間站移動速度極快，平均每90分鐘就能繞地球一圈，而且高度平均距離地球也就400公里左右，屬於肉眼可見的範圍，但我們並不能隨時觀測到它。

主要有兩個限制條件：視野範圍和觀測時間。

只有這兩個條件同時滿足，我們才有機會在地面觀測並拍攝到空間站，但效果也還受天氣等因素影響（如圖中就是遇到了多雲天氣）：

然而，目前已有的幾種常見天體拍攝方法，對於拍攝更高精度的空間站照片，其實都不適合。

第一種方法，是直接通過“手搖”望遠鏡拍攝，也就是推着望遠鏡跟蹤天體。

這種方法有一個缺陷，沒辦法拍攝非常高清的空間站。由於拍攝時必須靠人工跟蹤，因此不能用長焦鏡頭直接找，否則就像是用顯微鏡去捕捉一隻高速移動的螞蟻，空間站一不留神就消失在鏡頭外了。

第二種方法，是像“守株待兔”一樣，架好各種高清晰度的鏡頭和設備，在原地等待空間站“路過”。

這種方法不需要移動鏡頭，而是反過來等空間站自己“經過”。但它又面臨一些新的問題，例如空間站“路過”的時間很短，有時候往往只有幾秒鐘的時間，很可能抓拍不到；即使抓拍到的鏡頭，由於無法調整角度等原因，效果也無法保證。

所以，為什麼不用望遠鏡自帶的追蹤功能拍攝？

這個功能通常只適用於用於追蹤日月、行星、恆星等天體由於地球自轉而產生的東昇西落，畢竟它們移動的速度不快，基本與地球自轉同步。但對於像空間站這種高速移動的天體，望遠鏡自己就追不上了。

因此，最終還是得靠程序輔助，來實現高精度空間站的跟蹤拍攝。

第三種方法，是利用軌道根數（即軌道參數）跟蹤，也就是利用在各種天文網站上（如Heavens-Above等）找到的天體信息，來調整望遠鏡的跟蹤路徑，並進行手動修正：

目前，大部分天文愛好者都是通過這種方法實現跟蹤+微調，網上也已經有一些相對成熟的程序，例如這是用電動經緯儀根據軌道參數跟蹤空間站的效果：

BUT，你永遠不知道這些天文網站更新到底及不及時。有時候空間站臨時調整了軌道、但網站沒有更新的話，你的程序也就失效了。

利用光學識別，誤差控制在4像素以內

上述的所有問題，作為老天文迷的劉博洋不可能不懂。

他一開始的想法，是通過現有的一些軟件尋找鏡頭中的“光點”，基於光學識別方法對目標實施識別和跟蹤。

然而他在查找合適的程序時卻發現，這些程序不是沒維護（連Windows版都太古早沒法用）、就是更新不及時且系統複雜，或者乾脆就是閉源收費。

所以，劉博洋最終決定自己上手，寫一個光學識別的自動跟蹤腳本，手動找到空間站後基於PID控制跟蹤。

他的計劃一共分為兩步：

第一步，編寫程序實現望遠鏡自動識別並跟蹤空間站，耗時5天完成。

值得一提的是，光學識別並不是劉博洋的“第一手選擇”。

他確實想過用參數+手動微調的方式進行跟蹤，包括用搖桿無級控制赤道儀轉速，以及用軌道根數進行粗跟、結合遊戲手柄無級微調等，但試拍效果並不理想（微調時手不夠穩）。

於是，他基於PID控制原理，編寫了一種光學跟蹤的方法。這是一種非常經典的控制算法，PID分別指比例、積分和微分單元，像讓2輪機器小車保持平衡，用的就是這種算法。

劉博洋之前並沒有學過這一知識，但是為了建立一個穩定的自動控制系統，他自然地引入了比例單元（P）和積分單元（I），以使系統的誤差減少。

劉博洋的望遠鏡分為視野較大的尋星鏡和視野較小的主鏡兩部分。這套算法的基本目標，就是根據當前空間站在尋星鏡中的位置，計算出它偏離主鏡視場的幅度，從而調整望遠鏡跟蹤速度，以改正存在的偏離，使空間站落到主鏡視場中。

利用這個程序，就能讓尋星鏡快速跟隨移動的空間站“光源”，使得空間站總是保持在視野中央。劉博洋試着用激光筆在自己家牆上造了一個勻速移動的亮點，模擬空間站的運動，效果還不錯：

程序本身，基於一個叫做ASCOM的平台開發。

它能將天文設備的所有配置，比如控制望遠鏡的對焦器、濾光片的轉動、相機的開合都集成在一個單獨的軟件上，是在天文領域運用非常廣泛的軟件接口標準：

硬件準備上，除了筆記本電腦之外，還包括：

其中，望遠鏡大約4萬元，佳能EOS R5相機租借了兩週花費2200元（市價2.5萬元），462c相機不到1000元，手柄則是和朋友以物換物拿到的（市價500多元）。

整個成本算下來不到4.5萬元，據劉博洋表示，對精度要求沒那麼高的話，整套不到1萬元就能搞定。

接下來進入第二步，現場實拍併成功用設備拍攝到高精度的空間站照片。

但沒想到的是，實際拍攝反而要比想象中更難，期間劉博洋“一直在反覆試錯修bug”。

他一開始的目標，是捕捉中國空間站，然而接連兩次出bug，導致錯過了兩次觀測的最佳時機。

3月23日，由於未能及時對焦，自動光學跟蹤沒能起到作用；3月27日，由於尋星鏡視場只有3°左右，過小的視野導致初步捕獲失敗，再次沒能進入自動跟蹤流程。

此時距離中國空間站下次可見過境還有很久。因此，在修復操作問題後（將尋星鏡視場增大到15°），劉博洋決定，先用即將迎來幾次絕佳過境的國際空間站“練練手”。

於是，在將自動跟蹤程序中的“抓捕”改為手動觸發後，劉博洋成功在4月2日抓拍到了國際空間站。

雖然還是有不完美的地方，例如軟件崩潰導致尋星鏡和主鏡的位置校準數據丟失，針對這個問題劉博洋又增加了校準數據記錄功能。

這個時候，代碼已經從最初的400多行變成了600行。

終於，4月3日晚上，在緊急修復bug後，劉博洋成功抓拍到了國際空間站。

具體來説，望遠鏡對空間站的抓捕分為x和y兩個軸，在按下catch後，y軸很快就穩穩跟上了目標，x軸則略慢了10秒。

在30秒左右時，兩個軸都保持在了一個穩定的誤差範圍內（四個像素左右），這種高精度跟蹤持續了一共120秒，完整記錄了國際空間站從接近到遠離的全流程：

最初得到的原始畫面大約是100多像素，最終，在經過多幀疊加的超採樣處理後，圖片的像素提高到了200多像素。

最後經過處理，成功輸出了一系列300×300像素的圖像（合成GIF圖）：

而這，是劉博洋開始做這一項目的第17天。

之後還要發射小火箭

在談到整個項目中最難的一個階段時，劉博洋印象最深刻的，就是如何讓望遠鏡被Python代碼調用：

劉博洋本科、博士分別就讀於北京大學、西澳大學，都是天體物理學專業。

這個專業要求掌握基本的編程技能，但是劉博洋大學時的相關課程，比如計算機概論、數據結構都是低分飄過或者緩考的。

到了博士階段，多了大量需要用腳本完成的數據處理工作，他才開始深入地學習編程語言。

這次之所以選擇自編代碼操控望遠鏡，除了沒有找到現成可用的軟件之外，也是想要繼續鍛鍊自己的編程能力。

那麼這套代碼會開源嗎？

在我們這樣問時，劉博洋表示：

他目前最近期的一個目標，是兩週後的中國空間站的再一次過境。

在成功拿國際空間站”練了手“後，劉博洋充滿了信心，還在考慮是否要在接下來的捕捉中適當縮小視場，進而提高拍攝的精度。

中國空間站的拍攝如果順利，將在4月21號之前結束，之後，他就要立刻趕往青海，開展新項目：發射一枚裝着自己相機的小火箭。

再遠一些，劉博洋還提到了今年下半年可能會有的神舟系列的火箭、以及實驗艙的發射，他到時候會拿着自己的這套跟蹤空間站的程序，再去跟拍大火箭。

如此硬核的“備戰”計劃，妥妥一位狂熱的航天愛好者無疑了。

劉博洋最後這樣説：

參考鏈接：

[1]https://weibo.com/1144755982/LmV8Cp72V

[2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/493080686

[3]https://www.heavens-above.com/orbit.aspx?satid=25544

[4]https://mp.weixin.qq.com/s/gNueq8lDQz_86Ifuw8n6Pg#rd

— 完 —

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