基于TEASER算法的空间非合作目标位姿估计

基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation, TEASER)与迭代最近点(iterative closest point, ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节：在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation, SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明：在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.     

基于点云位姿平均的非合作目标三维重

针对在轨非合作目标，提出一种基于序列点云的三维重构方法，实现非合作目标交会过程中的目标三维结构恢复，并将恢复的结构用于后续点云姿态的跟踪.首先分析了非合作目标三维结构先验信息未知情况下目标相对姿态增量估计过程中的漂移问题；其次，提出一种基于位姿平均的漂移修正方法，并根据修正后的目标点云位姿对点云进行融合以实现目标的三维重构；最后，使用所提出的方法对半物理仿真试验中获取的目标点云序列进行处理，结果表明该方法能够有效地对非合作目标进行三维重构和位姿跟踪.     

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理，需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题，提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查，采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法，并对二者进行了对比，得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究，引入了相机偏置矩阵，设计了Kalman滤波器，解决了单目相机的距离模糊问题，估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真，姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°，相对位置估计误差在稳定后低于0.5m，相较于真值，误差小于1.67%，主惯量比估计误差在稳定后低于0.01，特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后，滤波状态变量均收敛，并得到具有足够精度的估计，成功解决了单目相机深度信息缺失问题。     

基于双目视觉的非合作目标自主姿态估计方法

针对在轨服务任务对于空间非合作目标的自主相对导航需求,提出了一种基于双目视觉的自主姿态估计方法。该方法以Markley变量描述目标的姿态运动,并利用双目相机对目标表面的特征点进行观测,利用特征点的运动规律与目标姿态运动的相关性,并通过容积卡尔曼滤波算法实现了对非合作目标角速度与自旋轴方向的估计。数学仿真验证了所给出的姿态估计方法,并分析了估计精度的影响因素。     

面向非合作目标抓捕的机械臂轨迹规划方法

文章针对非合作目标抓捕问题设计了基于误差反馈系数的机械臂轨迹规划算法.考虑到空间机械臂在轨服务要求,采用反作用零空间方法来规划机械臂运动轨迹以实现机械臂与航天器之间的协调运动.为避免在规划起始阶段位姿误差较大可能导致机械臂关节速度过大的问题,引入了位姿误差反馈系数.为对空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划技术进行验证,搭建了地面半物理仿真系统.试验结果表明,通过合理选择位姿误差反馈系数,设计的轨迹规划算法能够使固定基座机械臂末端执行器以较为均匀的速度逼近非合作目标,并能以较高精度实现对非合作目标的抓捕.该试验可以为空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划提供参考.     

基于结构光的空间大目标特征重构与位姿测量

针对因缺少空间非合作大目标的全局特征而难以实现相对位姿测量的问题,提出利用点状光源与单目光学相机组成点结构光视觉测量系统进行特征重构与位姿测量的方法。以非合作大目标上尺寸未知的局部矩形特征为测量对象,首先建立点结构光视觉测量系统相对位姿测量模型;接着利用相对约束关系给出特征重构方法并获得隐性特征点;然后利用特征点计算测量系统与非合作大目标之间的相对转移矩阵得到相对位置和姿态。通过数字仿真校验该方法的有效性并对测量误差因素进行分析,仿真结果表明该测量方法是有效的。     

基于先验子图检测的失效航天器SLAM方法

基于激光雷达的航天器位姿估计技术是当前在轨服务研究热点。针对失效航天器位姿估计,将通用的图优化SLAM技术应用到空间非合作目标的研究中。为解决SLAM算法在动态场景中产生累积误差问题,利用失效航天器自身运动特点,提出一种基于先验子图检测改进的SLAM算法。在该算法中,通过激光雷达和惯性测量单元分别采集失效航天器及周围环境的点云数据、服务航天器的运动信息,构建出服务场景下航天器的相对位姿图;再采用先验子图检测方法建立不连续的位姿节点间的约束关系;最后用约束信息对位姿图进行优化。仿真结果表明,相较于通用的SLAM算法的位姿估计,该方法减小了累积误差,提高了相对位姿估计精度,可以为后期的导航、控制等在轨任务提供信息。     

基于视觉技术的非合作航天器相对位姿测量方法

提出一种基于特征信息融合的非合作目标相对位姿测量方法,该方法以航天器自有的特征信息作为识别目标,采用椭圆轮廓和特征角点相结合的方法对非合作目标特征进行识别,解决了位姿测量中无合作标志器提供理想特征信息的问题。针对典型的卫星目标模型,进行了非合作目标相对位置姿态测量方法的验证试验,实验结果表明:该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

一种基于星表特征直线匹配的着陆器位姿估计算法

针对深空探测星际着陆过程中的自主导航问题,提出一种基于星表特征直线的着陆器位姿估计算法。该算法首先采用EDLine算法对着陆过程中所拍摄的图像进行特征直线提取;其次根据直线局部特征对特征直线进行匹配;之后利用至少3对已匹配的特征直线,建立关于着陆器位姿的几何约束方程;然后根据奇异值分解法得到着陆器位姿的候选解;最终通过最小二乘法从候选解中选取着陆器位置、姿态的唯一解。仿真结果表明:该算法可以快速估计着陆器位姿,且在高度为2 000 m时位置误差小于2 m、姿态误差小于0.10°。     

伴飞航天器轨道修正点状态的最小二乘估计

研究了近圆轨道航天器长期伴随飞行在轨道修正时刻相对状态的最小二乘估计方法。针对长期伴飞航天器在固定时刻进行轨道修正的特点,提出采用最小二乘估计方法对轨道修正时刻的相对位置状态进行估计,并基于模型误差特点提出对该算法进行改进的加权最小二乘估计算法。算法具有计算相对简单、算法灵活等特点。仿真结果表明,对于固定时刻的状态估计,这种加权最小二乘估计算法和扩展卡尔曼滤波算法的效果相当,能够满足在轨长期伴随飞行在轨道修正时刻的相对状态估计精度要求。     

空间非合作目标交会对接影像测量自适应处理

分析了空间非合作目标影像测量及特征点提取机理,根据对接中特征点识别噪声不确定和空间摄动引起的模型误差,对传统滤波方法进行改进;通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行估计,同时采用渐消自适应方法对模型误差进行处理,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,提出的改进滤波算法能够在测量噪声不确定和模型误差条件下达到较好效果。     

转动惯量未知的非合作目标角速度估计方法研究

针对转动惯量未知的非合作目标的姿态角速度估计问题,将解算得到的非合作目标的惯性姿态作为测量信息,估计姿态角速度和姿态动力学参数（即转动惯量比）．首先,应用非线性控制系统的几何理论对待估计的状态扩展系统进行能观性分析．然后,利用UKF设计相应的滤波估计算法．仿真结果表明,本文所设计的方法能够精确估计出非合作目标的姿态角速度与转动惯量比．     

组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定

在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。     

一种基于基准优选的双目视觉位置解算方法

针对近距离空间非合作目标相对位姿测量任务需求,基于双目视觉原理建立了特征点位置测量模型与误差分析模型,分析了特征点位置解算奇异及奇异点附近位置解算误差过大的问题,提出了一种采用异面光轴配置和基准优选策略的双目视觉特征点位置解算方法。该方法通过错角安装相机光轴防止特征点在两个相机基准下进行位置解算时同时发生奇异,针对不同基准在测量域内误差分布的差异,建立了基准优选策略和相应的面向特定测量域的基准优选指标确定方法,从而获得了高精度测量结果。仿真结果表明,采用所提出的方法解决了特征点位置解算奇异问题,提高了测量域内特征点位置测量精度。     

不完整测量下集群飞行器协同相对定位方法

测距和测向是实现飞行器间相对测量的常用手段。通常而言,飞行器间相互测距精度远高于飞行器绝对位置导航精度。因此,提出了一种基于集群飞行器间测距和对目标测向的协同相对定位方法,利用集群飞行器间相互测距和各飞行器对非合作目标测向来实现集群飞行器及非合作目标的相对定位。方法分为静态相对定位方法和动态相对定位方法两种。基于飞行器间相互测距和对非合作目标测向来实现协同相对定位的方案,不需要对非合作目标进行完整的相对位置测量,简化了对飞行器测量设备配置的要求。同时,相比基于飞行器绝对位置导航和对非合作目标测向的相对定位方案,能获得更高的相对定位精度。