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591.
在航天器相对导航过程中,相对距离测量信息容易受到干扰,测量误差有较大的不确定性,通常基于单一模型的滤波算法无法对噪声进行辨识,很难获得精确的导航结果。针对应用Clohessy-Wiltshire(C-W)方程受到圆轨道假设的限制问题,研究了建立在惯性坐标系下的近距离相对运动方程(Lawden方程),建立了基于这两个方程的模型集。根据导航系统测量敏感器的特点,设计基于Rodrigues参数及无迹卡尔曼滤波(UKF)的交互式多模型(IMM)视觉相对位姿动态估计算法(IMM-UKF),在保证计算效率的前提下,确保相对轨道姿态确定的稳定性和精确性。数值仿真验证了算法的有效性和先进性。 相似文献
592.
针对基于视觉的航天器相对导航问题,利用对偶数推导并给出了航天器相对耦合动力学方程,该方程一体化描述了追踪航天器相对于目标航天器的姿态运动和轨道运动,且考虑了由非质心点引起的相对姿态与相对轨道之间的耦合影响。在对偶代数的框架内,统一描述了目标航天器上的特征点和特征线,并基于特征点、线在像平面的投影建立了多特征融合的单目视觉测量模型。最后通过对系统状态方程以及测量方程的线性化,应用迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法对非质心点的相对运动状态进行了估计。仿真结果表明,本文的算法能够对航天器非质心点的相对运动状态进行较高精度的估计。 相似文献
593.
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。 相似文献
594.
电动VTOL飞行器双目立体视觉导航方法 总被引:2,自引:1,他引:1
研究了在未知的、动态的室内走廊环境中,采用双目立体视觉引导电动VTOL(Vertical Take-Off and Landing)飞行器安全飞行的方法.使用安装在飞机上的两个微型摄像头从不同的位置获取图像,由双目立体视觉理论恢复其周围环境特征点的三维坐标.采用角点匹配方法计算视差,实现无人机在走廊中的横向坐标定位.采用区域灰度相关算法进行立体匹配获取视差图,从视差图上检测出障碍物,并给出避障导航点.初步实验验证表明,该方法可行性较高,可以作为进一步研究的基础. 相似文献
595.
针对无人机编队常用的leader-follower(领航-跟随)飞行模式,提出了一种考虑视觉导航设备输出时间延迟问题的INS/Vision相对导航方法,给出了leader与follower之间的相对惯导方程以及相对视线矢量测量原理.由于INS/Vision相对导航系统是一个强非线性系统,采用Unscented卡尔曼滤波融合相时惯导信息和相对视线矢量信息,从而估计出leader与follower之间的相对位置、相对速度和相对姿态,受姿态四元数的归一化限制,在滤波中采用罗德里格斯参数作为姿态误差状念,对于视觉导航系统量测量存在时间延迟的问题,给出了延迟后的量测量与当前惯导信息融合的方法,最后通过仿真研究证明了方法的有效性. 相似文献
596.
基于亚像素的圆孔几何参数立体视觉高精度测量 总被引:1,自引:0,他引:1
针对工业现场当中圆孔尺寸测量的问题,提出了基于亚像素边界提取和圆拟合的圆孔几何参数双目立体视觉高精度非接触测量方法.该方法包含了经过Canny算法的一次边界定位后的基于灰度矩的亚像素边界二次高精度提取算法,以及采用基于空间三维圆最优拟合求取空间圆的几何中心和半径等参数的算法.实验证明,该方法对于工件上圆孔的测量不仅提高了测量精度,并且减小了空间圆透视投影畸变引起的测量误差,从而满足了现场实验环境要求,保证了圆孔几何参数测量的高精度和高速度. 相似文献
597.
598.
机器视觉导引系统中摄像机的标定方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对无人机(UAV)自主起飞与着陆机器视觉导引系统中摄像机的标定问题,讨论了标定摄像机内参数的重要意义,选定了包含畸变因素的摄像机透视投影模型。采用改进两步法进行摄像机内参数标定,结果中主要参数相对误差均小于1%,位置误差小于0.2像素,证明了所选择模型和标定方法的合理性。分析并验证了影响标定精度的因素,包括模型选择、图像拍摄质量和标定靶精度。针对机器视觉导引的应用条件,基本解决了准确、快速标定摄像机内参数的实际问题。 相似文献
599.
空间站机械臂在完成辅助对接或者目标抓捕时,需要实时求取机械臂上的视觉传感器与目标上的合作靶标之间的位置和姿态,而其前提条件是合作靶标的快速识别。本文提出了一种合作靶标的快速识别算法。算法分为3大步骤:首先用Sobel算子和改进的非极大值抑制算法提取靶标图像的单像素边缘;然后将每条边缘分为两段,分别采用最小二乘法进行圆拟合,若两段拟合结果相似则该边缘属于圆形;最后根据圆形的大小在每个圆形周围开出一大一小两个正方形窗口,统计在两窗的补集内距离圆心较近的直线数量,若直线数量满足规定条件则认为是合作靶标。利用手眼相机、六自由度转台和合作靶标对算法进行了验证,实验结果表明该算法能在1.5 m的距离内准确识别合作靶标,且不受光照条件影响。合作靶标的识别算法快速、稳定、抗干扰能力强。 相似文献
600.