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。     

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。     

基于立体视觉Tri-EKF算法的空间非合作目标运动与结构估计

针对空间非合作目标的运动状态及外形结构估计的双重扩展卡尔曼滤波(Dual EKF)算法存在运动状态变量耦合及收敛速度慢的问题。基于立体视觉观测模型,引入特征线作为新观测量分析了目标平移与旋转运动估计的解耦性,提出三重扩展卡尔曼滤波(Tri-EKF)算法,实现了对目标旋转、平移运动以及结构参数的串行估计。本文对两种算法进行仿真比较,通过试验校验Tri-EKF算法。结果表明:有限次观测下,Tri-EKF算法对目标运动估计收敛速度更快,平均估计误差更小。     

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。     

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。     

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。     

高轨非合作目标多视线分布式相对导航方法

针对仅采用单视线难于实现高轨非合作目标的远距离自主相对导航问题,提出基于双空间机器人的多视线分布式相对导航方法。首先,建立基于多视线测量的相对导航模型,并给出空间机器人与非合作目标的相对动力学模型;然后,为降低集中式滤波相对导航的维数,设计分布式滤波的相对导航方法,采用扩展卡尔曼滤波算法实现相对运动估计;最后,建立数学仿真模型,对多视线分布式滤波相对导航算法及可观测性进行仿真校验,仿真结果表明该方法是稳定有效的。     

空间失稳目标线阵成像畸变分析与三维重建

针对线阵扫描型激光雷达在非合作失稳航天器三维模型重建过程中，存在运动目标线扫数据畸变且目标因失稳导致运动特性难以准确估计问题，提出一种带畸变自修正式三维重建方法，并进行畸变容忍度临界值分析。该方法基于测量系统的角精度与测距精度设计畸变容忍度临界值判定条件，首先根据实际工况与判定条件进行比对，判定是否对线扫数据进行初始畸变恢复；其次，对相邻扫描带畸变点云依次进行配准获取目标运动增量、解算目标瞬时运动参数；然后对目标运动参数进行自修正式处理，去除特征突变点干扰；同时依次恢复点云到初始几何位置，完成初始目标三维重建；最后，通过系统进一步迭代，位姿增量自收敛直至最终满足重建精度要求。仿真结果表明，该方法在缺失非合作目标先验信息的情况下，能够有效避免因线扫描导致的畸变问题，并较为快速地实现满足精度要求的目标三维重建，有较强的鲁棒性。     

基于SoftPOSIT算法的单目视觉非合作目标相对位姿估计

针对模型尺寸已知的非合作目标,在目标三维特征点和图像二维特征点坐标已知但匹配关系未知的条件下,对基于SoftPOSIT算法的非合作目标航天器间相对位姿估计方法进行了研究。SoftPOSIT算法将解决匹配的Softassign和解决位姿的POSIT两种迭代方法融入一个迭代循环,建立全局目标函数,最小化目标函数就可在获得服务航天器与目标航天器相对位姿的同时确定三维点与二维点间的匹配关系。仿真结果表明由SoftPOSIT算法所得位态精度很高,算法正确有效。在不同条件下用该算法对某卫星位姿进行估计,发现算法的相对位置估计精度随目标与服务航天器相对距离增大而提高,而相对姿态角对估计精度的影响较小。     

非质心特征点相对位置和姿态估计方法研究

卫星编队飞行中,从星星体上偏离质心的任意特征点,其相对位置和相对姿态运动耦合。本文针对任意点的相对状态估计问题,推导了耦合相对轨道动力学方程和无陀螺相对姿态动力学方程,并且基于PSD敏感器对主星上点光源的视线测量值,提出了基于特征点耦合动力学和质心传统动力学的两种相对状态估计策略。针对每种策略分别设计了EKF和UKF两种滤波算法对相对状态进行估计。最后通过数学仿真对算法的有效性进行了验证,并对其计算量进行了分析。结果表明,四种算法均能对特征点的相对状态进行较高精度的估计。     

基于追逃博弈的非合作目标接近控制

针对追踪航天器接近非合作目标任务中的相对位置控制问题,提出了一种基于线性二次型追逃博弈的控制方法。首先,将非合作目标接近问题转化为二人追逃博弈问题,并设计了二次型目标函数。其次,结合相对运动模型,建立了线性二次型追逃博弈模型。为得到纳什均衡策略,将HJ方程转化为代数黎卡提方程,并给出了李雅普诺夫迭代法对其求解。最后,对博弈控制方法的有效性进行仿真验证,结果表明,该方法能够在非合作目标机动时实现轨道接近控制。     

GEO非合作目标超近距相对位姿视觉测量

提出一种基于几何特征综合匹配的双目超近距相对位姿视觉测量方法。首先,将失效卫星的矩形太阳帆板作为几何特征,采用综合匹配方法实现了双目图像的高精度匹配,随后基于几何特征指标参数判别和ROI检测方法,实现了卫星太阳帆板特征点组的识别与提取,在此基础上,进一步建立了目标坐标系,通过三维重建完成了超近距阶段失效卫星的相对位姿高精度解算。最后建立了高精度双目视觉超近距相对测量实验系统,结合所提出的综合匹配算法和相对位姿解算方法,完成了动态非合作目标的相对位姿测量实验,实验结果说明所提出的方法具有较好的实时性和较高的精度。     

速度信息缺失的平动点轨道交会预设性能控制

以平动点轨道的交会对接为研究背景，基于高阶积分链微分器和预设性能控制理论提出了一种仅需相对位置信息的平动点轨道近程交会控制律。首先利用高阶积分链微分器估计两航天器的相对速度状态，并设计预设性能控制器使得两航天器的相对运动状态在预设的边界内渐近收敛到期望状态。然后利用李雅普诺夫函数证明相对运动状态存在扰动时控制器的稳定性。该方法为闭环控制，且与模型无关，容易在线操作。仿真结果表明，在平动点轨道航天器存在未知扰动以及导航制导等不确定的情况下，利用所提交会控制律能够实现追踪航天器与目标航天器交会任务的高精度实时控制，具有较强鲁棒性。     

追踪星跟踪空间非合作目标的相对轨道设计

对空间非合作目标跟踪飞行可以执行观测或监视等任务。首先从一般性出发对追踪星与非合作目标之间的椭圆轨道相对运动方程进行分析,给出具有任意初始条件的相对运动方程解析表达式。其次,对追踪星沿航向跟踪目标并考虑约束条件时的相对轨道设计进行分析后,给出设计追踪星轨道的方法,该方法使得追踪星在保持对地定向的同时也满足测量敏感器的约束条件。最后通过数学仿真进行了验证。     

黏附激励下空间目标惯性参数的辨识方法

针对黏附卫星会自然激励目标改变运动状态的现象，提出一种利用黏附激励进行空间非合作目标惯性参数的辨识方法。黏附前，利用主星对目标特征点的视觉测量，建立估计目标惯性参数与相对运动参数的滤波器，并估计目标的转动惯量比和质心；黏附后，主星直接利用该滤波器估计目标的新的质心速度，并基于动量守恒原理计算目标质量。该方法不仅充分利用黏附过程的自然激励，无需常规辨识必须的主动激励，而且激励前后算法一致，无需切换。数字仿真证实了算法的有效性。     

ToF相机在空间非合作目标近距离测量中的应用

针对已有测量手段在空间非合作目标近距离测量中的问题,本文主要分析了ToF（Time-of-Flight）相机在空间应用中的可能性。首先总结了空间非合作目标近距离测量现状及已有测量手段;随后介绍了ToF相机的原理及发展,并以非合作目标典型特征为例对其性能指标进行分析;接着将ToF相机与现有空间近距离测量手段进行性能比较;并对其中的关键技术进行梳理;最后对ToF相机的未来发展趋势及其在空间中的应用进行展望。     

一种非合作目标相对位置和姿态确定方法

针对非合作目标中的从星若无法获得主星的动态信息时,就无法自主进行相对位置和姿态确定的问题,提出了一种采用陀螺、立体视觉系统和加速度计的相对状态确定方法。首先分别建立相对姿态方程、主星动力学方程和相对位置方程等系统的数学模型。然后根据这些方程组成的状态方程和立体视觉系统的测量模型设计了卡尔曼滤波器。该滤波器使得从星根据加速度计、陀螺和立体视觉系统的输出,在仅获得主星的外观特征和一些静态参数的情况下,能够自主进行相对位置和姿态的确定。最后,数值仿真结果表明,在相同仿真条件下,与使用主星陀螺信息的相对状态确定算法相比,该算法能够自主进行相对状态的确定,且位置和姿态稳态误差分别为0.05m和2°。