空间绳系机器人超近距视觉伺服控制方法

针对空间绳系机器人超近距视觉伺服中相对位姿无法测量的问题,在建立机器人视觉系统非线性量测模型的基础上,提出一种基于直线跟踪的混合视觉伺服控制方法,利用帆板支架边缘线图像特征跟踪相对位姿,利用基座具有较大误差的量测信息保证控制系统的稳定性。仿真试验结果表明：在仅能获得帆板支架边缘线图像信息的情况下,设计的超近距逼近控制方法能够保证空间绳系机器人稳定到达目标卫星的帆板支架处,并满足捕获条件。     

非合作大目标位姿测量的线结构光视觉方法

空间机器人与非合作大目标交会接近最终段,单目相机不能获取完整的特征图像而无法完成相对位姿测量。针对此问题,提出基于线结构光和单目视觉的相对位姿测量方法。以非合作大目标上的局部矩形特征为测量对象,首先,建立相对位姿测量模型并给出四个测量坐标系之间的关系;其次,通过相机对不完整矩形和线结构光的约束获得四个特征点在相机坐标系下的坐标;然后,利用四个特征点计算相机坐标系与目标坐标系之间的转移矩阵;最后,将转移矩阵分解得到矩形特征的相对位姿。通过改变影响测量精度的输入误差和标定误差等因素对该方法进行仿真验证,结果表明该测量方法是有效的。     

GEO非合作目标超近距相对位姿视觉测量

提出一种基于几何特征综合匹配的双目超近距相对位姿视觉测量方法。首先,将失效卫星的矩形太阳帆板作为几何特征,采用综合匹配方法实现了双目图像的高精度匹配,随后基于几何特征指标参数判别和ROI检测方法,实现了卫星太阳帆板特征点组的识别与提取,在此基础上,进一步建立了目标坐标系,通过三维重建完成了超近距阶段失效卫星的相对位姿高精度解算。最后建立了高精度双目视觉超近距相对测量实验系统,结合所提出的综合匹配算法和相对位姿解算方法,完成了动态非合作目标的相对位姿测量实验,实验结果说明所提出的方法具有较好的实时性和较高的精度。     

空间交会相对状态测定与控制

阐述航天器交会对接最终逼近段相对状态测定与控制算法。测定算法适用于计算机视觉系统,根据标志点构型几何特征,建立非线性测距方程组并构造加权目标函数。对非共面标志点构型（如3点T型与5点锥型）和共面标志点构型（如正方形、矩形、菱形）,目标函数均含标志点间距比率关系项;对共面构型,目标函数还包含共面条件项。按最小二乘法,采用Gauaa-Newton数值迭代法求解测距最佳值;对共面标志点四边形构型,利用对角线交点的虚影像坐标确定测距求解迭代初值。获得测距后即可应用四元数估算法确定相对姿态与相对位置。对相对姿态控制算法,给出相对姿态运动学与动力学方程,讨论相平面法与四元数反馈法的控制设计方法。相平面控制法应用常值推力,针对小姿态角机动的特点,将相对姿态通道解耦为三个独立的二阶子系统,设计相平面推力方向切换函数;四元数反馈法应用本征轴旋转的线性二阶系统瞬态响应特性,选择相对四元数与相对角速率反馈增益系数,确定控制力矩。对相对位置控制算法,将实际位移对标称位移之差作为控制变量,阐述所需速度增量最小的双冲量机动。大量模拟计算结果表明相对状态测定与控制算法是有效的。     

基于机动平台序列图像的空间飞行器定轨技术研究

针对机动观测平台单目光学成像系统的特点,在不能测定目标飞行器位置和速度的前提下,通过对成像系统与空间飞行器空间关系的分析,提出了视平均运动角速度与真平均运动角速度的概念,并构建了关于二者的约束方程,实现了基于测角数据的观测斜距的估计,从而解算出定轨所需的初始状态参数。基于观测斜距估计的轨道确定方法把对空间飞行器的定轨问题,归结为根据图像序列计算目标测角和根据测角数据确定观测斜距,解决了利用空间单目光学成像数据的定轨问题,并以高轨卫星为实例对定轨精度进行了仿真验证。     

空间翻滚非合作目标相对位姿估计的视觉SLAM方法

针对空间翻滚非合作目标相对位姿测量中目标先验信息缺失和模型不确定问题,将移动机器人视觉同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波估计模型推广到非合作目标相对位姿测量中,提出一种基于视觉SLAM的翻滚非合作目标相对位姿估计方法。首先,构建了相对位姿估计的贝叶斯滤波状态转移模型和量测更新模型。其次,为避免平动噪声协方差过大导致滤波性能下降的问题,对状态转移方程进行优化,采用最小二乘估计方法预测位置参数。最后,采用一种联合无损卡尔曼滤波和粒子滤波的贝叶斯滤波方法实现了目标全部位姿参数的快速平滑估计。基于计算机合成图像数据和真实图像序列的仿真实验表明：提出的方法具有较优的速度和精度,且对目标速度变化、特征提取和数据关联误差等具有较好的鲁棒性。     

一种新的卫星光学立体测量技术

提出了一种新的立体影像解析方法。在卫星轨道特性和相机交会角已知的条件下,根据对同一地物的摄影时间差提取高度信息,进而确定其三维空间位置。建立了不考虑/考虑地球自转的地物高度测定,以及位置确定模型,给出了地物空间位置计算的流程。讨论了地物高度的测量误差和对卫星平台性能的基本要求。新方法用摄影时间差的测量取代传统方法影像像点坐标的测量,更简捷和准确,更适合数字图像,具有重要应用价值。     

视觉导引的无人直升机自主着舰系统仿真

对于无人直升机着舰问题,提出了基于视觉导引的自主着舰方案;建立了一套无人直升机自主着舰仿真系统;建立了舰船运动模型,无人直升机六自由度非线性全量模型;设计了着舰特征图案,通过摄像机模型获取舰船上的特征图案;提出快速四点算法实现3D位姿估算,并以此构建视觉信息识别系统,识别直升机与舰船相对运动参数;通过分层控制思想,实现基于视觉信息导引着舰。在此基础上形成仿真闭环,对无人直升机定点自主着舰的全过程进行仿真验证。     

Relative position and attitude estimation of spacecrafts based on dual quaternion for rendezvous and docking

The capacity to acquire the relative position and attitude information between the chaser and the target satellites in real time is one of the necessary prerequisites for the successful implementation of autonomous rendezvous and docking. This paper addresses a vision based relative position and attitude estimation algorithm for the final phase of spacecraft rendezvous and docking. By assuming that the images of feature points on the target satellite lie within the convex regions, the estimation of the relative position and attitude is converted into solving a convex optimization problem in which the dual quaternion method is employed to represent the rotational and translational transformation between the chaser body frame and the target body frame. Due to the point-to-region correspondence instead of the point-to-point correspondence is used, the proposed estimation algorithm shows good performance in robustness which is verified through computer simulations.     

空间飞行器交会对接相对位置和姿态的在轨自检校光学成像测量算法

空间飞行器交会对接的最后逼近阶段，通常采用光学成像敏感器来测量跟踪飞行器和目标飞行器之间的相对位置和姿态。考虑到飞行器在轨运行期间，CCD相机受空间环境的影响，其内参数会发生变化的实际情况，提出了一种单CCD在轨自检校光学测量方案，其主要特点是飞行器在执行测量任务时，可同时进行相机内参数的自检校。首先根据严格的中心投影共线条件方程，推导出目标飞行器光学特征点坐标和对应的像点坐标与内参数及相对位置和姿态的严格解析关系；然后建立了内参数及相对位置和姿态的解析表达式；提出了目标航天器上光学特征点的布设要求。通过严格的理论分析和数值仿真，单CCD在轨自检校光学测量方案具有可靠性高、精度高、算法易实现、适应能力强等优点。     

空间激光通信系统光斑小目标跟踪算法研究

在空间激光通信链路中，大气湍流、结构设计误差、平台扰动等因素为链路的精确对准和精密跟踪带来了困难。为提高激光链路的跟踪精度，首先对光斑跟踪过程中的影响因素进行研究分析，继而对跟踪算法做出改进。针对跟踪目标特性，设计了一种自适应模板目标相关跟踪算法，并搭建了基于粗精复合轴跟踪系统的实验平台，开展了实验验证。结果表明：与当前常用跟踪算法相比，该设计处理速度可达 1 kfps，目标跟踪位置与真实位置基本重合，目标跟踪准确率高于98%，在处理速度、跟踪准确率与算法鲁棒性上均有较大提升，具有一定的实用性。     

高速平台下动目标高分辨成像方法研究

高速平台对地面强散射移动目标或者海面舰船目标进行合成孔径雷达成像（SAR）时，存在两方面问题：一是传统SAR匀速直线模型已不适应高速平台自身高动态运动特征；二是目标的非合作运动一方面会引起图像散焦，另一方面动目标在地距图中的位置会产生较大偏移。针对这两个问题，首先在匀加速度模型频域相位滤波算法下，推导出了精确的斜地投影关系以及近似的反投影关系，同时给出了基于惯性组合导航（INS）的平台运动补偿方法，最后结合自聚焦技术，完成对舰船目标的聚焦并得到以目标为图像中心的地距图。     

提高星载合成孔径雷达图像几何校正精度的算法

依据合成孔径雷达 (SAR)距离方程和多普勒方程 ,用 SAR成像参数可实现 SAR图像的几何校正。星载 SAR平台存在定位误差 ,特别是在轨迹向和垂直轨迹向 ,将影响几何校正的精度 ,主要是降低图像的几何逼真度及增大目标定位误差。文中提出了采用有限数量的地面控制点抑制卫星在轨迹向和垂直轨迹向的定位偏差 ,从而有效地提高了 SAR图像的几何校正精度     

SAR图像目标峰值特征提取与方位角估计方法研究

目标峰值特征是SAR图像目标识别的重要特征之一。峰值特征提取是SAR图像目标识别的一个重要步骤，为了由SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征．本文首先研究了SAR图像目标峰值特征提取方法，提出了一种“子像素”级精度的SAR图像目标峰值特征提取方法．并通过仿真实验分析了峰值位置、峰值幅度的估计精度。由于目标SAR图像或SAR图像特征矢量对目标方位角变化的敏感性，因此，为了提高SAR图像目标识别系统的分类效率，本文还研究了SAR图像目标方位角估计方法，提出了一种利用峰值特征基于线性回归的sAR目标方位角估计方法，和现有方法相比，该方法除了计算速度快，估计精度较高之外，还能在估计方位角的同时，给出该估计的置信区间，从而更好的满足SAR ATR的实际需要。文中通过对大量实测MSTAR SAR图像目标方位角的估计实验，验证了本文目标峰值特征提取及方位角估计方法的有效性。     

分布式航天器相对位置测量平台设计

分布式航天器间相对位置的实时高精度测量是分布式航天器实现空间队形保持的关键技术之一。为了对相对位置测量方法进行研究、分析和论证，建立了分布式航天器相对位置测量地面实验平台。介绍了分布式航天器相对位置测量和解算的基本原理；论述了仿真平台的组成和功能；基于仿真平台对相对位置测量精度进行了仿真试验，试验结果显示该平台具有良好的性能指标；最后介绍了相对位置解算仿真评估软件的设计方法。     

Adaptive and robust algorithms and tests for visual-based navigation of a space robotic manipulator

Optical navigation for guidance and control of robotic systems is a well-established technique from both theoretic and practical points of view. According to the positioning of the camera, the problem can be approached in two ways: the first one, “hand-in-eye”, deals with a fixed camera, external to the robot, which allows to determine the position of the target object to be reached. The second one, “eye-in-hand”, consists in a camera accommodated on the end-effector of the manipulator. Here, the target object position is not determined in an absolute reference frame, but with respect to the image plane of the mobile camera. In this paper, the algorithms and the test campaign applied to the case of the planar multibody manipulator developed in the Guidance and Navigation Lab at the University of Rome La Sapienza are reported with respect to the eye-in-hand case. In fact, being the space environment the target application for this research activity, it is quite difficult to imagine a fixed, non-floating camera in the case of an orbital grasping maneuver. The classic approach of Image Base Visual Servoing considers the evaluation of the control actions directly on the basis of the error between the current image of a feature and the image of the same feature in a final desired configuration. Both simulation and experimental tests show that such a classic approach can fail when navigation errors and actuation delays are included. Moreover, changing light conditions or the presence of unexpected obstacles can lead to a camera failure in target acquisition. In order to overcome these two problems, a Modified Image Based Visual Servoing algorithm and an Extended Kalman Filtering for feature position estimation are developed and applied. In particular, the filtering shows a quite good performance if target's depth information is supplied. A simple procedure for estimating initial target depth is therefore developed and tested. As a result of the application of all the novel approaches proposed, the experimental test campaign shows a remarkable increase in the robustness of the guidance, navigation and control systems.     

采用双目视觉的非合作空间目标相对导航与惯性参数辨识方法

针对面向在轨服务的非合作空间目标测量感知问题，提出了一种基于双目视觉的相对导航与惯性参数辨识方法。利用目标表面的特征点建立几何坐标系，并分别设计了姿态测量和相对导航滤波器，实现了目标姿态、角速度、轨道，质心位置与惯量比的高精度估计。在此基础上，通过黏附卫星与非合作目标形成组合体，利用相对导航算法获得的质心位置和惯量比在黏附前后的变化，实现了目标质量和转动惯量的辨识。数值仿真试验证明了算法的有效性。     

一种用于非合作目标惯性指向轴位置捕获的绕飞方法

本文提出一种用于非合作目标惯性指向轴位置捕获的绕飞方法。该方法依据实时相对位置和目标位置确定绕飞坐标系；在绕飞坐标系中，分别采用扇形轨迹和直线轨迹设计了两类接近轨迹规划策略，利用相对位置和目标位置间的夹角进行规划策略选择，以规划得到过渡目标位置，并采用CW制导进行过渡目标位置的接近控制；为保证绕飞过程中相对测量敏感器始终有效测量，还设计了姿态指向控制律使追踪航天器x轴指向目标航天器。数学仿真校验了所设计方法的有效性。     

Pose measurement of large non-cooperative satellite based on collaborative cameras

In recent years some communications satellites lost their ability due to the failure of mechanisms to deploy, which resulted in large cost. A space robotic system is expected to perform the on-orbit repairing mission. This is a tremendous challenge since the targets are generally non-cooperative, i.e. no facilities used for relative state measurement are mounted on the targets. Moreover these targets are very large. Limited by the FOV (field of view), a monocular camera cannot supply enough information of the targets in close range. In this paper, a method based on two collaborative cameras is proposed to determine the pose (position and orientation) of a large non-cooperative target. Firstly, we designed a sensing system used for the non-cooperative measurement, according to the investigation of the characteristics of communications satellites. A rectangular feature, which is common in the configuration of a satellite, is chosen as the recognized object. Secondly, we proposed that two cameras share the recognition task in a collaborative behavior, i.e. each provides partial image of the rectangle, and the full feature is then obtained by fusing their information. Lastly, the corresponding algorithm of image processing and pose measurement is addressed. Simulation results of typical cases verify the proposed approach.     

偏视场光学系统视场优化设计方法

文章以同轴三反偏视场光学系统型式为例,利用ZEMAX宏建立优化函数,实现了将光学系统视场中心位置、视场大小作为变量进行优化设计,从而实现了综合考虑光学系统视场、像质及相关尺寸要求的整体优化.