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。     

一种参数化非合作目标相对位姿和惯量估计方法

针对故障卫星、失效航天器、空间碎片等空间非合作目标无先验模型,且无法直接获得其角速度及惯量参数等问题,提出一种参数化非合作目标相对位姿和惯量参数估计方法。首先,基于自由航天器姿态动力学模型,用反双曲正切函数来描述含两个独立变量的惯量参数,建立非合作目标角速度传播模型方程;基于立体视觉测量模型,建立非合作目标上若干特征点的量测方程。然后,结合Clohessy-Wiltshire方程描述的航天器间相对运动学模型,以非合作目标的相对位置、相对线速度、相对姿态、惯性角速度及惯量参数为状态量,设计扩展卡尔曼滤波器以估计各状态量。最后,进行不同场景的数值仿真验证。蒙特卡洛仿真结果表明,所设计的滤波器在不同噪声水平下能够高精度地有效估计出非合作目标的相对位姿和惯量参数。     

基于自适应算法的月球引力常数和J_2系数确定

针对月球引力场自主确定过程中测量噪声统计特性未知导致扩展卡尔曼滤波精度低、易发散的问题,提出了一种自适应扩展卡尔曼滤波算法。该算法通过采用改进的噪声估计器,对滤波过程中未知测量噪声统计特性进行实时估计和修正,有效地提高了扩展卡尔曼滤波器的稳定性,减小了状态估计的误差。通过与蒙特卡洛仿真,扩展卡尔曼滤波的结果比较,自适应扩展卡尔曼滤波算法加强了滤波的稳定性,并且明显提高了月球探测器轨道的确定精度、月球引力常数精度和月球J2项摄动系数精度。     

基于雷达相位测距的微动特征获取

针对微动目标的雷达回波特征信号一般较小难以提取的特点,提出了一种基于雷达相位测距的微动特征获取方法。相参雷达工作在宽窄交替模式下,宽带信号形式为线性调频（Linear Frequency Modulation,简称LFM）。首先,通过窄带相位测距（游标测距）测量目标质心的平动轨迹;其次,通过宽带相位测距测量目标上各个散射中心的运动轨迹;最后,从散射中心运动轨迹中除去质心平动轨迹,获得散射中心相对于质心的微动轨迹。相位测距精度极高,已知微动模型,可以估计微动参数,获取微动特征。仿真结果表明,该方法可以有效获取目标的微动特征。     

一种挠性航天器的对偶四元数姿轨耦合控制方法

为解决复杂的挠性航天器的姿轨控制问题,对于挠性航天器的姿轨耦合动力学建模与控制展开研究。基于对偶四元数原理,推导给出一套挠性航天器的姿轨一体化动力学模型。此种模型能够紧凑描述航天器的轨道和姿态,且能够自动引入航天器平动、转动与挠性附件振动三者之间的关联耦合作用。基于此模型设计了一种自适应位置姿态跟踪控制器,该控制器能够在航天器质量特性参数未知的情况下,对其位置和姿态进行轨迹跟踪控制,并使位置和姿态误差收敛。该自适应控制器还可对航天器上挠性附件对系统的耦合作用进行估计,进而在控制输出中对其进行补偿,提高卫星控制系统的稳定性。通过仿真对控制律进行校验,结果表明该控制律对挠性航天器控制效果良好,具有一定的工程应用参考价值。     

基于Singer模型的高超声速飞行器轨迹跟踪与预测

目标运动轨迹预测有助于拦截弹在中制导准确飞往预测命中点,降低中制导修正偏差消耗的能量,对于高速高机动类目标的拦截至关重要。针对非弹道式高超声速飞行器的周期跳跃运动特点,提出了结合Singer模型的扩展卡尔曼滤波方法对目标运动状态进行估计。利用滤波估计值及双正弦和函数拟合加速度曲线,进一步递推目标运动轨迹。仿真结果表明,提出的方法对高超声速目标具有较好的弹道跟踪和预测精度。     

基于星箭对接环同心圆结构的卫星姿态估计方法

针对基于星箭对接环单圆特征进行姿态估计具有二值性的问题,文章根据空间同心圆环的代数约束关系求解出空间圆环法向量,从而利用单一的星箭对接环结构,计算出目标卫星与追踪卫星之间的相对姿态。仿真试验计算了在不同测量距离及噪声情况下,星箭对接环定姿的误差,并进行分析,实现了在不依靠额外测量信息的情况下,利用单目视觉系统独立对圆心未知、半径未知的星箭对接圆环平面法向量求解,并得到目标卫星相对于跟踪卫星的姿态角,从而为空间非合作目标的姿态估计提供参考。     

UKF位姿估计的超静平台耦合模型参数辨识

针对载荷无陀螺时辨识超静平台耦合动力学参数存在位姿确定问题,设计了一种基于Schur分解以及无迹卡尔曼滤波(UKF)的位姿确定及参数辨识方法。首先,建立加速度计和姿态敏感器组成的测量系统状态模型和观测模型,并给出测量系统的可观性分析。然后,给出基于UKF的载荷位姿确定方法;在UKF中引入姿态修正信息,从而提高载荷角速度估计精度,实现载荷广义位移、广义速度、广义加速度的准确估计。通过Schur分解实现超静平台动力学模型解耦及辨识模型中动力学参数显式表达。以滤波器估计载荷位姿信息为依据,采用最小二乘法辨识动力学参数。仿真结果表明UKF能够准确估计载荷角速度以及超静平台支杆刚度系数,辨识误差优于百分之一。     

基于视觉的含章动小天体运动状态估算方法

针对航天器在轨运行以及空间垃圾处理等任务中需要获得两个物体之间的相对位姿,由于测量距离较大且测量目标上不能装载对应的合作靶标,需要进行大视距非合作目标位姿测量的问题,文章在绕飞段深空探测器能够捕获到近距离高清晰的目标天体图像的基础上,提出了一种基于视觉的同步定位与建图(SLAM)的翻滚小天体相对位姿估算方法,将移动机器人视觉SLAM理论推广到"相机静止,目标运动"的空间翻滚小天体相对位姿测量中,经仿真验证,结果表明:此方法可以得出翻滚小天体的位姿信息,可为视觉估计小天体位姿提供参考。     

空间自旋目标平动补偿与微动特征提取方法

针对空间自旋目标平动补偿与微动(m-D)特征提取问题，提出一种基于延时共轭相乘和微动分解的平动补偿与特征提取方法。该方法通过延时共轭相乘处理实现目标加速度估计，然后构建冗余的微动原子集，对加速度补偿后信号进行微动分解补偿，通过搜索补偿信号的最大谱峰获取目标的微动特征与速度信息。仿真试验表明,所提方法能够有效估计空间自旋目标的运动参数，并快速提取其微动特征。     

视觉导引受限下空间绳系机器人最优逼近控制

针对空间绳系机器人对目标逼近过程中单目视觉视线角约束和导航信息不全问题，首先建立空间绳系机器人系统动力学模型。然后考虑抓捕器视线角约束，采用高斯伪谱法对空间绳系机器人逼近任务姿轨轨迹进行一体规划。同时设计无需相对目标距离的闭环控制器实现对空间绳系机器人最优姿轨轨迹进行跟踪控制。仿真结果表明，该方案能够克服视觉导引受限的影响，实现空间绳系机器人对位姿最优轨迹的精确跟踪。     

对空间碎片的相对位姿估计

针对几何、质量特性参数均未知的空间碎片,提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的相对位姿估计算法。该算法以单目相机获得的目标图像特征视线信息作为测量输入,以目标姿态、姿态角速度、惯量比、相对位置、相对速度和特征位置作为滤波状态。对算法进行可观性分析,给出两个可以保证算法可观性的条件。分别针对不同条件进行数值仿真,仿真结果表明新算法能够对几何和质量参数未知的空间碎片进行有效的相对位姿 估计。     

一种月球车惯性/视觉组合导航方法研究

基于月球车主要依靠惯性导航和视觉导航的现状,设计了一种惯性/视觉组合导航方法。该方法根据惯性导航原理建立月面环境下的位置、速度和姿态误差方程,并利用惯导前后时刻的观测值计算相对运动参数,基于该参数与视觉导航相对运动观测值之差建立量测模型。该差值只与当前时刻惯导误差相关,避免了对状态的增广。针对量测噪声未知的问题,采用自适应卡尔曼滤波对量测噪声进行在线估计。仿真结果表明,该组合导航方法能提高定位精度以及横滚角、俯仰角精度,减小误差漂移,是一种有效的月球车自主导航方法。     

基于轨迹预测的高超声速飞行器拦截中/末制导研究

针对因高超声速飞行器全程飞行速度快且具较强的机动能力,导致中末制导需用过载超出可用过载,采用传统制导律难以满足拦截需求的问题,对一种基于虚拟目标的高超声速飞行器轨迹拦截方法进行了研究。基于目标Singer运动学模型和量测模型,用扩展卡尔曼滤波(EKF)估计目标运动信息,将预测命中时刻目标运动轨迹作为虚拟目标点,考虑拦截交会角约束,采用针对虚拟目标的中制导拦截策略,在末制导段采用比例修正制导。通过随距离可变的末制导过渡段指令,以避免中末制导弹道交班的过载抖动。仿真结果表明:基于虚拟目标点高超声速目标拦截能有效减小末端弹目交会角同时降低需用过载。为降低中制导误差,可在拦截过程中实时更新一次虚拟目标的预测结果。该法可用于高超声速飞行器拦截,以及其他大机动目标的轨迹预测和拦截。     

改进的量测噪声自适应滤波在空间非合作目标视觉导航中的应用

针对空间非合作目标对接过程中特征点识别的非高斯测量噪声与幅值不确定,对传统滤波方法的量测更新部分进行改进.通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行在线二次估计,使得量测噪声估计值更贴近实际,增进滤波效果.设计了针对空间非合作目标对接段的滤波器,能够提供对接段相对位置、速度、姿态角及角速率估计信息.仿真结果表明所提出的...     

基于扩展卡尔曼滤波算法的天基平台相对导航方法研究

根据相对运动学关系提出了一种天基平台对非己方目标的相对导航方法.基于测角相机和激光测距仪的组合测量方案,通过扩展Kalman滤波方法来估计天基平台与目标的相对位置和相对速度信息.在近共面轨道和近距离的假设下,给出了一种简化的导航算法,在目标轨道参数未知的情况下进行相对运动参数的估计,并获得了较高的导航精度.     

基于双目视觉的相对状态自主确定

基于双目视觉系统提出了一种适于交会对接最后阶段的近距离绕飞的相对状态自主确定方法。用修正罗德里格参数(MRP)描述姿态,给出了追踪器与目标器间的相对姿态运动学与动力学方程,以及相对运动方程,根据双目视觉系统的小孔成像原理建立了双目系统的测量数学模型,由扩展卡尔曼滤波(EKF)获得两航天器的相对位姿及其变化率。仿真结果表明该法可行。     

仅测角导航的自主交会闭环控制偏差分析

基于仅测角的相对导航技术是降低航天器相对导航系统复杂性和成本的有效手段。在仅测角相对导航模式下,对自主交会闭环控制过程的状态偏差进行了分析和仿真。基于相对动力学方程,建立了以仅测角为测量参数的非合作式相对导航模型。采用脉冲闭环控制方式,对追踪器在仅测角导航条件下的相对导航协方差及相对运动轨迹控制协方差进行了分析。最后,采用数值仿真手段,对自主交会闭环控制过程的导航和轨迹控制协方差特性进行了分析,并通过100次Monte Carlo打靶仿真验证了轨迹控制协方差分析的正确性。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

采用单目视觉的非合作目标星状态估计

针对微小卫星逼近观测未知的空间翻滚非合作目标星任务，提出一种基于单目视觉的目标星相对状态估计方法。在建立追踪星/目标星相对运动模型的基础上，以单目相机识别并测量获得的目标星固有特征的像素位置为观测输入，通过扩展卡尔曼滤波算法实现对目标星相对位置、相对速度、相对姿态、角速度、惯量比和特征位置等状态的估计。仿真结果表明,该方法能够很好地实现对未知非合作目标星的相对状态估计，姿态估计误差小于2°，位置估计误差小于0.1 m，特征点位置平均估计误差小于0.04 m。