行星着陆动力下降段相对视觉导航方法

针对行星着陆动力下降段视觉导航自然路标匮乏的问题，提出了一种相对视觉导航方法。该方法利用相机和雷达的测量信息构建相对导航坐标系并求解随机视觉特征点在该坐标系下的位置矢量，利用求解得到的特征点为导航参考，设计相对导航系统，估计着陆器在相对导航坐标系下的位置、速度及姿态信息。同时，构建可观性矩阵，解耦分析位置和姿态的可观性。通过可观性分析可知利用相对导航坐标系下的一个随机特征点即可实现着陆器全状态可观。最后通过仿真分析着陆器状态误差，验证了可观测度理论分析及导航性能。该相对导航方法无需行星地形数据库，且可以实现着陆器全状态的高精度估计，满足行星精确软着陆的需求。     

双目视觉导航信息的可观测性分析

本文针对飞行器相对导航中双目视觉测量系统的可观测性问题进行了研究。推导了系统估计的Fisher信息矩阵,提出利用Fisher信息矩阵的秩分析来判断双目视觉导航信息观测性的方法,研究了特征点个数及分布与Fisher信息矩阵秩及相应系统可观测性的关系,得出至少2个特征点能满足双目视觉测量系统完全可观测的结论。结合测量方程的不同,分析比较了在相同特征点个数情况下单目视觉与双目视觉测量系统可观测性的优劣,最后,通过单幅图片位置和姿态确定数值仿真,验证了基于Fisher信息矩阵的双目视觉系统可观测性分析结论的正确性。     

采用双目视觉测量的行星着陆相对导航方法

针对缺少行星表面陆标位置和探测器初始状态等先验信息情况下行星着陆导航问题,提出一种采用双目视觉测量的行星着陆相对导航方法。首先,利用行星表面陆标的双目视觉测量信息建立相对导航坐标系并计算陆标在相对导航坐标系下的位置,然后利用基于奇异值分解（SVD）的优化方法得到探测器在相对导航坐标系下的初始状态估计,最后利用陆标的视觉测量信息估计探测器在相对导航坐标系下的位置、速度和姿态。以火星着陆为例进行数学仿真分析,仿真结果表明本文提出的方法是有效可行的。     

应用灰度特征的行星陨石坑自主检测方法与着陆导航研究

针对陨石坑阴影不明显的行星着陆导航图像,提出了基于图像灰度值特征的陨石坑自主检测方法,通过兴趣区快速确定陨石坑边缘分布,解决了一般陨石坑检测方法对图像太阳高度角的依赖问题。利用检测出的陨石坑视线信息,采用非线性预测滤波方法估计着陆器着陆阶段的位置和姿态;鉴于视觉着陆导航对照了场景状况的高度依赖性,提出了一种利用分形理论和相邻点分级方法的天体随机地景建模方法。最后验证了所提方法的有效性。     

利用雷达高度计及星敏感器的多处理器卫星导航

鉴于当前单一处理器导航计算机结构给导航算法带来的约束及并行多处理器技术的日益成熟，提议卫星导航采用两个处理器并行的计算机结构，将卫星自主导航工作中轨道状态估计和状态预报分外在不同的处理器上处理。依据这一分工思路，提出近地海洋卫星利用雷达高度计及星敏感器实现自主导航的方法，并给出一个简单的导航模型及导航算法。通过计算机仿真检验了利用雷达高度计及星敏感器为近地海洋卫星提供导航的可行性，也验证了导航结构的适用性。     

一种基于光流计算的机器人视觉与行为模型

主动环境探测与准确的行为控制近来已成为机器人领域的重点研究课题，它直接关系到机器人对环境的适应能力，以及能否根据周围环境做出及时、准确的动作规划。该研究背景是月球探测机器人的智能导航，阐述了如何建立机器人视觉与电机行为关系的视觉与行为模型。在此模型中，机器人根据运动所引起的地面图像光流场变化来计算当前机器人运动状态。在实验室环境中，该方法具有运行速度快，工作稳定等特点。这种视觉与行为模型可以用于今后的自主机器人主动目标跟踪和动态避障等实际导航项目中，具有一定的现实意义。     

深空着陆器随机优化制导律设计

针对导航估计误差对制导精度的不利影响,提出了一种随机优化制导设计方法。该方法将导航估计性能作为优化项引入制导设计过程中,通过对观测轨迹的优化设计,使视觉导航估计精度得到提高,进而改善了制导性能;同时,引入单步超前优化方法减少迭代运算量。将其应用于深空探测着陆任务,仿真结果表明与传统估计最优制导方法相比,该随机优化制导律有效降低了估计误差给制导系统带来的不利影响,使着陆器导航与制导系统整体性能得到改善提高。     

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。     

行星车视觉导航与自主控制进展与展望

以视觉为主的行星车自主地形感知、导航、规划与控制系统是其安全高效探测的重要保障。本文通过对已成功开展和计划中的系列行星车任务导航与控制系统进行汇总，重点梳理了行星车多源地形感知、自主全局和局部导航、自主路径规划与控制等若干关键问题的进展情况，展望了未来自主化、智能化的发展趋势，并结合任务需求构建了行星车视觉导航与自主控制研究框架设想。     

基于Sigma-point卡尔曼滤波的INS/Vision相对导航方法研究

针对无人机编队常用的leader-follower(领航-跟随)飞行模式,提出了一种考虑视觉导航设备输出时间延迟问题的INS/Vision相对导航方法,给出了leader与follower之间的相对惯导方程以及相对视线矢量测量原理.由于INS/Vision相对导航系统是一个强非线性系统,采用Unscented卡尔曼滤波融合相时惯导信息和相对视线矢量信息,从而估计出leader与follower之间的相对位置、相对速度和相对姿态,受姿态四元数的归一化限制,在滤波中采用罗德里格斯参数作为姿态误差状念,对于视觉导航系统量测量存在时间延迟的问题,给出了延迟后的量测量与当前惯导信息融合的方法,最后通过仿真研究证明了方法的有效性.     

近空间高超声速飞行器惯性导航系统Simulink仿真研究

近空间高超声速飞行器具有高动态性特点,能实现精确打击,要保证其高精度,导航系统是关键。惯性导航技术具有可靠性好、输出连续的优点,是近空间巡航飞行器的核心导航系统。本文利用Simulink与M语言结合完成对近空间高超声速飞行器惯性导航系统的仿真研究。构建了近空间高超声速飞行器惯性导航系统的Simulink仿真模型,通过对静基座下的惯导导航误差进行分析,验证了仿真系统的正确性。对近空间高超声速飞行器的航迹进行了仿真,分析了飞行速度对向心加速度及哥氏加速度的影响,对开展近空间高超声速飞行器惯性导航系统的研究具有良好的参考意义。     

月球车的视觉和自主导航系统

基于当前对于月球车、火星登陆机器人等的研究结果，介绍了月球车的视觉系统、控制方案和路径规划方法，并提出了对于月球车的控制方案的见解和路径规划的一些方法。     

对信息战中赛博空间与赛博战的解析

针对信息对抗领域中高频度出现的“赛博空间”这一新名词,进行了词源考证。同时结合美军公布的赛博司令部战略构想,详尽解析了信息对抗中的赛博空间与赛博战的含义,分析了赛博战与传统电子战、计算机网络战之间的区别与联系,以及在网络中心战中所发挥的重要作用。这对于信息对抗新概念的理解,以及对信息战新技术的探讨具有一定的参考意义。     

深空天文测角测速组合自主导航可观测性分析方法

导航系统的性能与其可观测性密切相关,而可观测矩阵是分析导航系统可观测性能的重要依据。本文基于分段线性定常系统(PWCS)方法给出导航系统的可观测矩阵,进而针对测角测速组合导航系统开展可观测性分析。通过分析测角测速组合导航系统可观测矩阵的秩和条件数,得到导航系统的可观测性和整体可观测度,并研究导航系统的可观测阶数对导航系统的影响;同时基于奇异值分解(SVD)方法给出测角测速组合导航系统各个状态分量的可观测性分析方法。最后,以小行星探测工程任务巡航段为背景,系统地给出了不同量测模型的导航系统可观测性结果,分析了不同可观测性分析方法对导航系统可观测性刻画的适用性。本文所提出的可观测性分析方法,对导航系统可观测性分析具有很好的参考性,可为组合导航系统量测模型的优选提供参考,具有良好的理论和应用价值。     

Environmental reference systems for large-scale spaces

Human navigation in well-known environments is guided by stored memory representations of spatial information. In three experiments (N = 43) we investigated the role of different spatial reference systems when accessing information about familiar objects at different locations in the city in which the participants lived. Our results indicate that two independent reference systems underly the retrieval of spatial knowledge. Environmental characteristics, e.g., the streets at an intersection, determine which headings are easier to imagine at a given location and lead to differences in accessibility of spatial information (orientation-specific behavior). In addition, access to spatial information depends on the relative direction of a location with respect to the imagined heading, such that information about locations imagined in front of oneself is easier to access than about locations towards the back. This influence of an egocentric reference system was found for environmental knowledge as well as map-based knowledge. In light of these reference system effects, position-dependent models of spatial memory for large-scale environments are discussed. To account for the simultaneous effect of an environmental and an egocentric reference system, we present a 2-level model of spatial memory access.     

基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法

基于单目视觉与惯性测量单元(IMU)融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)技术,具有硬件成本低、体积小和消耗计算资源少等优点,在移动机器人导航系统中得到了广泛的应用。单目视觉SLAM系统主要通过求解对极几何来解算位姿,但当平移为零时(仅存在姿态旋转运动),存在解算漂移的问题。通过将磁力计的数据融合到单目视觉SLAM算法中,不但可以解决纯旋转情况下姿态解算漂移问题,还可以提高解算精度。物理仿真实验的结果表明,与传统的SLAM算法相比,本文提出的基于磁力计、IMU和单目视觉融合的算法具有精度高、鲁棒性好的优点。