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。     

基于3D Zernike矩的三维地形匹配算法及性能分析

提出了一种基于面特征的三维地形匹配算法。在算法中,与三维地形具有一一对应关系的3D Zernike矩用来描述参考高程图(DEM)和恢复地形高程图(REM),三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。匹配按先粗后精两步进行,在粗匹配中,匹配窗口滑动步长设定为5个象素,采用较低阶数的3D Zernike矩。在精匹配中,只对3个最优粗匹配位置的邻近区域进行精匹配,匹配窗口滑动步长为1个象素,采用较高阶数的3DZernike矩。两块地形的相似度以它们的3D Zernike矩间Camberra距离来度量,距离越小越相似,反之亦然。本算法属于特征面匹配,相对于基于特征点和特征线的地形匹配,理论和实验证明该算法具有更高的匹配概率、匹配精度和更强的抗噪声能力。     

地形匹配技术在导弹系统中的应用

地形匹配技术已成功的用于飞机的导航、战术导弹、巡航导弹的末制导,随着技术的完善和发展,地形匹配技术有广泛的应用前景。本文介绍自动地形识别和跟踪系统、雷达针尖光学匹配末制导系统以及地形轮廓匹配系统的工作原理和在马斯 TM-76A 导弹、潘兴Ⅱ以及战斧巡航导弹中的应用情况。     

行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航研究进展

基于行星定点软着陆探测任务的需求,围绕复杂形貌行星着陆过程环境特点,首先分析了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航所面临的主要技术挑战,随后综述了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航的研究现状,并概括了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航所涉及的关键技术。最后对未来行星着陆探测复杂形貌特征匹配与自主导航发展方向进行了展望。     

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。     

基于等高线和Fourier Polar变换的3D地形匹配导航方法

一种新的3D地形匹配导航方法。实时地形和参考地形分别用结构简单的等高线表示,地形导航转化为等高线的匹配问题。提出Fourier与Polar变换结合的等高线匹配方法,优点：利用图像整体频谱信息,不需寻找控制点,对一定的噪声和变形具有鲁棒性;Fourier变换易于硬件实现,具有一定的实际应用的优势。实现步骤：在参考等高线图中截取与实时等高线图大小相同的图;利用提出的算法配准这两幅等高线图,获得它们之间的旋转和平移量,从而纠正飞行器飞行姿态。本文理论上证明了构造的旋转平移不变算子的正确性,沙盘地形仿真实验结果表明本文算法具有强的抗噪声和抗变形能力以及高可靠性与精确度,对3D地形辅助导航系统具有重要的理论参考价值。     

一种行星探测应用的可量测虚拟现实环境构建方法

提出了一种基于行星探测巡视器地面图像和高分辨率卫星图像的可量测虚拟现实环境构建方法。根据巡视器在不同方位角、高度角获取的立体图像,经过圆柱投影、自动匹配和无缝拼接生成360°全景图像。同时开发了从全景图像到原始图像的反算功能,使用户可直接在全景图像上进行量测,从原始立体像对上得到三维地形信息。三维可量测全景图像与基于NASA的World Wind的星球浏览器进行无缝集成,为行星探测应用提供了可量测虚拟现实环境,实现了从垂直视角卫星图像到地面水平视角巡视器图像的一体化量测。     

行星车视觉导航与自主控制进展与展望

以视觉为主的行星车自主地形感知、导航、规划与控制系统是其安全高效探测的重要保障。本文通过对已成功开展和计划中的系列行星车任务导航与控制系统进行汇总，重点梳理了行星车多源地形感知、自主全局和局部导航、自主路径规划与控制等若干关键问题的进展情况，展望了未来自主化、智能化的发展趋势，并结合任务需求构建了行星车视觉导航与自主控制研究框架设想。     

基于小波分解与分形内插相结合的地形数据压缩方法

地形匹配制导中需要使用大量的地形数据，因此有效的地形数据压缩技术是非常重要的。传统的地形数据压缩方法主要采用线性内插的方法，但这对于地形起伏较大的山区地形失真太大，不能满足高精度导航的要求。本文基于小波分解与分形内插相结合的方法，提出了一种新的地形数据压缩方法，它具有压缩比高，保真性好，解码快的特点，特别适合山区地形数据的压缩。     

基于等高线图与小波变换的3D地形匹配算法研究

提出一种新的基于边缘的3D地形匹配算法。在算法中，一种结构紧凑的特征“等高线图”，用于表示参考高程图(DEM)及从实时数据恢复的高程图，这样3D地形匹配转化为基于等高线的匹配，即边缘(平面曲线)匹配问题。在边缘匹配过程中，首先用一种具有平移，旋转，尺度不变性的规范化小波描述子描述边缘。其次提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法，并分析了运算复杂性。由匹配成功的边缘对提取控制点的坐标。讨论了图像变换模型及基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计方法。用真实地形实验表明该算法匹配精度高，计算速度快。最显著的特点是该算法抗噪声能力强。     

月面巡视器的任务层路径规划

使用巡视器对月球表面进行巡视探测是一种高效率、低成本的月球探测方法。路径规划作为巡视器的一项重要技术,通常把它作为导航系统的一部分,只考虑地形通过性的问题。实际上除了地形通过性,还有很多因素对路径选择起到决定性的作用。针对月面巡视器,在大范围区域综合考虑地形、能源、热控、通信等全局因素,给出了一种新的路径规划方法——实时贪婪（Realtime Greedy,RG）算法。运用该算法得到了任务层路径,为巡视器的导航系统提供路标点,并为巡视器的动作安排提供了依据。     

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。     

基于地形匹配的高超声速飞行器初始定向偏差在线辨识方法

针对高超声速飞行器机动发射条件下自瞄准时间短、初始定向偏差大的问题，提出一种基于地形匹配的初始定向偏差在线辨识方法。以综合初始对准和姿态控制的惯性系统导航误差模型为分析基础，融合相邻两个地形匹配区两次地形匹配定位结果，建立了初始定向偏差在线辨识模型，并从惯性系统工具误差系数偏差和地形匹配定位误差两方面讨论了辨识模型的适应性。以美国高超声速飞行器CAV H为研究对象建立仿真环境，采用蒙特卡洛法检验初始定向偏差辨识效果。仿真结果表明，在地形匹配定位误差为173.88 m (3σ)情况下，初始定向剩余偏差平均值为8.42″，最大值为34.65″，能够有效提高惯性系统导航精度，并且有助于缩短发射准备时间、提高武器系统生存能力。     

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。     

An innovative high accuracy autonomous navigation method for the Mars rovers

Autonomous navigation is an important function for a Mars rover to fulfill missions successfully. It is a critical technique to overcome the limitations of ground tracking and control traditionally used. This paper proposes an innovative method based on SINS (Strapdown Inertial Navigation System) with the aid of star sensors to accurately determine the rover?s position and attitude. This method consists of two parts: the initial alignment and navigation. The alignment consists of a coarse position and attitude initial alignment approach and fine initial alignment approach. The coarse one is used to determine approximate position and attitude for the rover. This is followed by fine alignment to tune the approximate solution to accurate one. Upon the completion of initial alignment, the system can be used to provide real-time navigation solutions for the rover. An autonomous navigation algorithm is proposed to estimate and compensate the accumulated errors of SINS in real time. High accuracy attitude information from star sensor is used to correct errors in SINS. Simulation results demonstrate that the proposed methods can achieve a high precision autonomous navigation for Mars rovers.     

应用灰度特征的行星陨石坑自主检测方法与着陆导航研究

针对陨石坑阴影不明显的行星着陆导航图像,提出了基于图像灰度值特征的陨石坑自主检测方法,通过兴趣区快速确定陨石坑边缘分布,解决了一般陨石坑检测方法对图像太阳高度角的依赖问题。利用检测出的陨石坑视线信息,采用非线性预测滤波方法估计着陆器着陆阶段的位置和姿态;鉴于视觉着陆导航对照了场景状况的高度依赖性,提出了一种利用分形理论和相邻点分级方法的天体随机地景建模方法。最后验证了所提方法的有效性。     

Geometric reasoning under uncertainty for map-based localization

Map-based navigation in outdoor terrain lacking man-made structures or other highly distinctive landmarks can produce severe localization problems. This paper presents an approach to navigation which implements high level geometric reasoning and matching strategies based on those used by skilled human navigators. This approach, which is demonstrated on a real example involving imagery of mountainous terrain obtained with a video camera and USGS map data, is designed to avoid many of the pitfalls occurring when an attempt is made to navigate by modeling the environment mathematically. It exploits feature attributes which cannot be easily expressed quantitatively but are central to the successful human navigation process.