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。     

基于联邦卡尔曼滤波的月球车自主导航方法

月球车自主导航系统是其完成月球探测任务的基础和关键,因此针对月球车导航的特殊要求设计了一种基于天文导航与航位推算相结合的月球车自主导航方法.首先根据月球车运动模型建立了系统的状态方程,然后利用太阳敏感器测量的太阳高度和方位角为观测信息建立了天文子导航系统,以航位推算系统输出的航向角速率和月球车行进距离为观测信息建立了DR子导航系统,并采用了联邦卡尔曼滤波实现导航信息的最优估计和信息综合以增加导航系统的可靠性和容错能力.最后,通过计算机仿真证明该方法具有很好的位置和航向估计精度,同时该方法有效提高了月球车导航系统的可靠性和容错能力,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的方法.     

基于Unscented卡尔曼滤波器的卫星自主天文导航研究

针对星光折射间接敏感地平的卫星自主天文导航方法，建立了带摄动项的状态方程和以星光视高度为观测量的量测方程。由于该状态方程和量测方程都是严重非线性的，利用推广的卡尔曼滤波器进行导航时精度较低。Unscented卡尔曼滤波是一种针对非线性系统的估计新方法。本文提出将Unscented卡尔曼滤波用于自主天文导航。计算机仿真结果显示Unscented卡尔曼滤波的估计精度远优于推广的卡尔曼滤波。     

一种基于掩星测量的月球探测器自主天文导航方法

针对月球探测器自主导航定位问题,研究了一种基于掩星测量的自主天文导航方法。利用星敏感器测量恒星被月球遮挡或从遮挡状态中再现的时刻,并将时间观测量转化为沿恒星星光方向上的距月心最低高度信息,结合月球探测器的动力学模型,建立了基于卡尔曼滤波的掩星观测自主天文导航算法。为实现对掩星现象的及时观测,推导了掩星现象预测算法。数学仿真结果表明,月球探测器掩星自主天文导航原理可行,定位精度优于百米量级。     

耦合位置误差的机载惯性/星光组合算法研究

针对星敏测量输出的是惯性系下姿态信息,无法直接应用于实际的机载地理系下姿态组合导航,提出了地理系下耦合位置误差的机载惯性/星光组合滤波算法。该算法分析了
惯性姿态到地理系姿态之间的相互转换关系,在建立的地理系下姿态线性化量测方程基础上,通过引入导航位置误差转换矩阵,建立了星敏测量的惯性姿态到惯性导航计算输出的地理系姿态之间的耦合误差模型;同时针对姿态观测时高度通道不可观的特点,增加了气压高度输出为系统的观测量;实现了基于星敏测量的惯性系下姿态对地理系下惯性导航误差的直接修正。姿态耦合误差仿真结果表明该组合导航算法设计成功可行,为星敏在机载环境下的组合导航应用提供了新的思路。
     

基于天文角度观测的机载惯性/天文组合滤波算法研究

针对采用天文/惯性位置组合时对导航选星有特殊要求,提出了基于天文角度观测信息的机载惯性/天文组合滤波方案及算法.对基于天文角度观测的INS/CNS组合导航系统的原理进行了充分阐述,分析并建立了基于单星或多星观测条件下的组合导航系统线性化量测方程,并针对角度观测时高度通道不可观的特点,增加了气压高度输出为系统的观测量,并在此基础上设计了组合滤波器算法.最后进行了组合导航系统仿真,并通过协方差分析的方法对比分析了单星和双星观测条件下的滤波性能.仿真结果表明,即使是在单星观测条件下,组合导航系统也能获得较好的定位精度;若观测星数增多,则可以大大提高系统性能,表明该组合导航系统设计方案是成功可行的.     

一种基于UPF的月球车自主天文导航方法

介绍了月球车自主天文导航原理和传统的迭代解析高度差方法，提出了一种基于月球车运动模型和UPF（Unscented粒子滤波）的自主天文导航新方法。该方法仅需利用由星敏感器和惯性测量单元测量得到的恒星的天体高度，结合月球车的运动模型，通过UPF滤波，即可获得高精度的月球车实时位置信息。计算机仿真结果表明该方法与传统方法相比，定位精度有了大幅提高，同时对几个关键的精度影响因素的仿真分析显示该方法可以有效的减弱量测噪声，星历误差等对系统性能的影响，使系统具有更高的适应能力。     

一种基于粒子滤波的月球车同时定位与地图创建方法

针对月球探测车位置与姿态的准确估计问题,提出了一种基于RBPF粒子滤波的月球车SLAM方法。该方法基于高速激光雷达对环境地貌的观测,通过激光测距值与所建栅格地图之间的匹配实现。鉴于车体的位置估计仍难以彻底消除累积误差,提出了对于月球车平动速度的估计方法,并通过仿真实验验证了该速度估计方法的正确性。为提高粒子滤波的实时性能,提出所有粒子共同维护一幅地图的处理方法,实验表明该方法在明显提高SLAM实时性的同时,并未对滤波效果产生明显影响。
     

XNAV算法及其整周模糊度确定方法研究

X射线脉冲星导航(XNAV)是一种新型的航天器天文导航方法.研究了利用脉冲星脉冲相位观测信息进行导航卫星自主定轨的算法.首先分析了X射线脉冲在卫星和太阳系质心之间的传播时间方程,然后利用卫星与太阳系质心之间的相位差分观测量建立了系统的观测方程;结合导航卫星的轨道动力学特性,采用扩展卡尔曼滤波算法估计卫星的轨道.考虑到卫星轨道动力学预报得到的卫星位置值具有较好的精度,提出直接利用该位置预报值快速确定整周模糊度,并验证了该方法的可行性.数学仿真表明,该导航算法能够精确确定导航卫星在 l惯性系F的绝对位置.     

基于IMU配以测量修正的月球软着陆自主导航研究

为了满足安全和准确的月球软着陆过程对高精度轨道确定和预报的需要,针对其中关键的动力下降段,提出了基于IMU(惯性测量单元)配以外部速度和距离测量修正的自主导航方法。为了消除初始导航误差和IMU测量误差,给出了利用速度/距离、速度与距离修正的IMU导航方法。利用惯性导航给出的参考轨迹,对状态方程和观测方程进行了线性化,基于线性化的模型和观测量的性质,分析了速度/距离、速度与距离修正的IMU导航系统的可观性。最后,通过数学仿真验证了自主导航的可行性和可观性分析结论。