基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。     

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。     

基于双目视觉的返回舱着陆横向速度测量

通过分析返回舱在着陆时所具有的水平速度也可能对着陆安全构成威胁的事实，论述了为返回舱增加横向缓冲装置的必要性，由此提出亟需解决的问题——在返回舱着陆下降过程中测量其水平运动速度。提出了全新概念的以视觉图像为唯一信息来源的返回舱水平速度测量方法，仅以双目摄像机系统作为传感器，避免了对返回舱原有传感器系统的改造。通过对着陆区域地面图像的采集和在线处理，利用双目交会测量原理得到返回舱当前的大地坐标和姿态。仿真实验证明，方法简单易行，测量结果可靠。     

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。     

基于双目视觉的返回舱着陆横向速度测量

通过分析返回舱在着陆时所具有的水平速度也可能对着陆安全构成威胁的事实,论述了为返回舱增加横向缓冲装置的必要性,由此提出亟需解决的问题———在返回舱着陆下降过程中测量其水平运动速度。提出了全新概念的以视觉图像为唯一信息来源的返回舱水平速度测量方法,仅以双目摄像机系统作为传感器,避免了对返回舱原有传感器系统的改造。通过对着陆区域地面图像的采集和在线处理,利用双目交会测量原理得到返回舱当前的大地坐标和姿态。仿真实验证明,方法简单易行,测量结果可靠。     

基于对偶四元数的航天器交会对接位姿视觉测量算法

根据光学测量基本原理建立双目视觉测量模型,提出基于双目视觉的航天器间相对位姿 的测量方法。利用对偶四元数,建立目标航天器的坐标系和追踪航天器上的摄像机坐标 系之间的关系,构造出航天器交会对接位姿误差模型,通过使用拉格朗日求极值的方法,解 算出航天器间的相对位置和姿态。仿真结果表明该算法有效,能够满足航天器交会对接的测 控要求。     

凝望月球的那双眼睛——记国内第一台双目视觉在轨三维恢复系统

“你见过月亮吗？”所有的人都会毫不犹豫地回答“当然见过”。“那你近距离地见过月亮吗？”“近？有多近？”“很近很近,近到你可以看见它的每一块石头,每一份土壤。”“……’,2013年12月,嫦娥三号发射成功,在嫦娥三号的巡视器（月球车）上就有这样一双眼睛。它能最近距离地观察月球,并进行探测。这就是我国第一台月球双目视觉在轨三维恢复系统。     

基于双目视觉的空间非合作目标尺度 测量技术研究

对空间非合作目标的关键结构尺寸进行快速精准测量对于实现对目标的动态跟踪与捕获十分重要。文章针对未知形状的非合作目标,基于双目立体视觉测量原理,提出一种点云轮廓线的直接提取算法,不需要进行目标外形的3D还原,即可直接进行目标尺寸测量,从而可以根据外观轮廓线和外形尺寸来快速预估非合作目标的功能及大小。建立双目视觉立体测量实验平台对一个立方体非合作目标模型进行测量,通过MATLAB软件平台对上述算法进行仿真验证,结果表明测量值与参考值的误差为百μm级。     

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。     

抗光轴扰动的双目视觉测量方法

针对交会对接过程中双目测量相机受空间环境影响其光轴指向发生扰动的问题,提出一种抗光轴扰动的双目视觉测量方法。通过辅助光路将固定于卫星本体的参考标志分别成像于两侧像面的边缘,根据其图像变化估计光轴扰动变换矩阵,补偿因光轴扰动而产生的像面变化,从而实现抗扰动测量。理论推导表明：只要参考标志位于两侧相机视场内,便能够校正相机光轴扰动。利用地面试验平台进行了光轴扰动校正的仿真试验,试验结果表明：当两侧相机光轴存在扰动时,该方法能够有效校正光轴扰动,极大地提高了三维位置的测量精度。     

月球探测器自主软着陆中的三维重构技术研究

为了使月球探测器自主的在月球表面进行软着陆，应对着陆区域的地形进行三维重构的方法，获得着陆区域的地形描述。提出了一种通过运动获得长基线的立体视觉的三维重构方法，针对长基线立体视觉方法所存在的问题，通过设计一系列的算法，完成了图像特征点选取和匹配，估计相机在不同位置的相对旋转和位移；对立体图像对进行校正，获得稠密的视差图；通过视差图进行三维重构，生成着陆区域的DEM。根据月球地形的特点建立了软件仿真平台，并且在仿真平台的基础上对文中的算法进行验证。仿真的结果表明该方法可以有效的应用于月面地形的三维重构。     

月球车立体视觉的一种标定与三维重建算法

为提高月球车视觉系统的摄像机标定和图像的三维重建精度,提出了一种基于多平面标定点的改进Tsai氏两步法,用线性重建算法对标定和匹配结果进行空间景物点的重建,根据最小二乘曲面拟合原理拟合视场区域的基本轮廓。对一标定模板的标定和图形的三维重建结果表明,该算法的精度高、速度快,可用于月球车立体视觉系统。     

基于三维地形匹配的月球软着陆导航方法研究

针对月球探测器定点着陆任务的需要,研究了基于三维地形匹配的导航方法。对三维地形匹配问题,将高程方差图局部极值点作为三维地形特征,在构建地形特征之间的相对位置与角度不变量的基础上,提出了基于投票的三维地形匹配策略。针对测量噪声统计特性的不确定性,将Sage\|Husa噪声估计算子与迭代卡尔曼滤波相结合,通过对测量噪声进行在线估计有效避免滤波精度下降甚至滤波发散的出现。数字仿真结果表明所研究的导航方法能够有效地实现探测器相对位置和姿态的精确估计。     

一种基于图割的稠密三维场景重建算法

立体视觉技术是自主探测机器人在未知环境中获取信息的重要手段,通过对可视场景的稠密三维重建实现导航、定位及路径规划等一系列工作。本文在候选点匹配的基础上结合图割理论,首先在世界坐标系建立代表深度信息的网格节点,接着依据区域匹配算法对候选点进行初步筛选,去除大部分相关值较低的节点,建立简化的网格图,最后通过寻找图中最小割来实现能量函数的全局最小,完成稠密的三维场景重建。实验证明,相关阈值γ设为0.6时,简化网格图的重建精度和计算效率达到相对平衡。图割算法解决了候选点测量时潜在的匹配歧义问题,且对低纹理区域有较好的匹配效果。     

基于候选点稠密匹配的三维场景重构方法

针对星球探测机器人在未知环境中三维场景重建存在的计算复杂度问题,提出基于网格候选点的三目立体匹配算法。在空间中建立代表深度信息的网格节点,并对深度方向的节点分布进行合理规划,确保候选点稠密匹配的准确性和高效性。候选点匹配解决了传统立体匹配算法中图像校正带来的实时性问题,同时采用三目视觉系统代替双目,通过另一组对应点的相似性测度对潜在歧义的少量候选点进行二次判决。实验证明,由于处理每组图像对不再需要进行极线校正,因此计算代价与传统的匹配算法相比有一定降低,而第三台摄像机有效消除了匹配歧义,计算量相对于双目系统也没有明显增加。

     

天问一号探测器火星着陆自主避障技术设计与验证

针对天问一号探测器火星着陆过程多体运动及表面地形不确定性强的任务特点,提出了粗避障与伞-背罩组合体规避的协同控制策略以及激光三维配以双目立体视觉的精避障策略,介绍了障碍检测与规避系统的硬件配置、飞行过程、障碍检测与规避部分算法,并通过地面悬停避障专项试验验证了障碍检测与规避策略的有效性,可为后续火星采样返回任务和载人火...     

一种利用PCA的导弹轨迹重建方法

非同时刻成像将大幅恶化立体视觉方法对导弹的轨迹点重建精度和射向估计精度,针对这一问题,该文提出了应用主成分分析(PCA)重建导弹轨迹并且估计导弹射向的方法。论文在同步轨道双星观测条件下推导了将PCA方法应用到导弹轨迹重建及射向估计的原理,论证了目标三维轨迹最小方差投影直线在像面上的投影即为目标成像轨迹的最小方差投影直线,给出了通过求取目标成像轨迹的最小方差投影直线重建导弹发射面和轨迹点的算法。仿真实验表明了该方法可以有效地进行弹道轨迹的三维重建及射向估计,与现有方法相比,PCA方法重建精度更高,相机定标误差在一定范围内时,射向估计误差更小。     

月球着陆器精确定点及安全着陆技术研究

在未来月球探测中,需要对一些地形复杂的区域进行探测,而在这些区域软着陆,潜在的危险性增加,这就要求着陆时具有较高的定位精度并能够自动避险。当前,由于着陆时定点的误差较大,在小范围安全地域准确着陆很难。研究了一种精确定位、安全的软着陆方式,它在软着陆过程中增加了悬停阶段。在这一阶段中,通过着陆区危险地域的识别、着陆地点位置误差的计算,加上对着陆器横向漂移的控制技术,使着陆地点的精度以及着陆生存率大为提高,能够满足未来月球探测的软着陆要求。     

火星探测出舱机构的识别定位与坡度测量

为实现火星探测两器分离过程中出舱机构的坡度测量,提出一种基于立体视觉技术的出舱机构识别定位与坡度测量方法。首先,采用特征匹配的方法对场景中的出舱机构进行识别定位。针对巡视器导航相机成像视角变化以及出舱机构倾角变化导致图像产生几何形变,火星表面光照因素的影响以及巡视器硬件的计算能力,并结合出舱机构自身特点,提出一种区域特征与Blob特征相融合的识别定位方法。采用加速鲁棒性特征（SURF）算法检测图像中的局部不变特征,并用最大稳定极值区域（MSER）算法检测图像最稳定极值区域,两种特征相融合之后构造SURF描述算子并进行特征匹配。同时,采用M估计抽样一致性（MSAC）算法计算对应点变换矩阵,实现出舱机构在场景中的初步定位。然后,通过对出舱机构上人工标志的精确定位以及三维重建,并采用主成分分析法进行平面拟合,实现出舱机构的坡度测量。试验结果表明,该方法对成像视角变化以及光照变化具有鲁棒性,提取的有效特征数以及计算时间均优于尺度不变特征变换（SIFT）算法,基本满足火星探测中出舱机构坡度测量要求。