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火星探测进入段气动参数以及大气参数的实时获取对于进入过程状态确定以及大气模型重建有着至关重要的作用。在尚未掌握基本准确的火星大气数据的条件下开展火星探测,首先有必要利用机载设备在进入过程中实时获取进入舱的各种气动参数,从而重建准确的进入弹道;另外,在探测中测得大气密度以及风场随高度的变化情况,有助于建立火星大气参数模型,为以后的火星探测任务提供依据。文章以"火星科学实验室"为研究对象,详细介绍了表面压力分布模型的建立过程,最后建立了迭代的拓展卡尔曼滤波方程,用于气动参数与大气密度以及风场的实时估计。 相似文献
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火星探测出舱机构的识别定位与坡度测量 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献