Monocular Vision-based Two-stage Iterative Algorithm for Relative Position and Attitude Estimation of Docking Spacecraft

Visual sensors are used to measure the relative state of the chaser spacecraft to the target spacecraft during close range rendezvous phases. This article proposes a two-stage iterative algorithm based on an inverse projection ray approach to address the relative position and attitude estimation by using feature points and monocular vision. It consists of two stages: absolute orientation and depth recovery. In the first stage, Umeyama's algorithm is used to fit the three-dimensional (3D) model set and estimate the 3D point set while in the second stage, the depths of the observed feature points are estimated. This procedure is repeated until the result converges. Moreover, the effectiveness and convergence of the proposed algorithm are verified through theoretical analysis and mathematical simulation.     

基于SVR及阴影信息的SAR目标方位角估计

目标成像方位估计是合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机（support vector machine for regression,SVR）并结合SAR目标阴影信息的方位角估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计．再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”（moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR）项目组提供的实测数据所做实验表明,此方法可以有效估计SAR目标方位角,精度高、泛化能力强．特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息,明显提高了相应区间的方位角估计精度。     

无人直升机视觉着陆中的运动状态估计算法

对无人直升机(UH)视觉着陆中基于视觉图像处理的运动状态估计问题进行了研究。介绍了视觉着陆原理,分析了运动估计、特征图像处理与着陆控制间的关系,推导并建立了UH相对着陆平台位姿估计算法、线速度与角速度估计算法。相邻两帧图像对应特征点像点位置为位姿估计算法提供数据,一帧图像特征点像点位置及其对应像点平移速度为线速度与角速度估计算法提供数据。利用UH着陆控制仿真数据模拟UH着陆运动过程中像点位置及其对应平移速度的视觉图像处理结果。仿真验证了运动状态估计算法,结果表明所提出的运动状态估计算法能有效地利用视觉图像处理结果数据估计出UH的位置、姿态、线速度和角速度。     

基于立体视觉的板料成形极限应变测量关键技术及其系统

 设计并实现了一种基于双目立体视觉和数字图像相关方法的板料成形极限应变测量系统—BOSAS(双目视觉应变测量分析系统),对其中的关键技术作了深入讨论。该系统可以克服传统坐标网格方法很难进行变形过程的动态监控、自动化程度不高等局限,并可计算试件各变形阶段全场应变分布,以及重建不同变形时刻下试件的几何外形。将分段位移传递法和有限应变理论相结合,可计算大变形下的极限应变。对深冲铝板6016以及航空铝板2A12-T4、2A12-O、7B04-O等材料的应变测量结果显示本文方法适用于板料成形三维变形及极限应变的测量,并将测得数据与由坐标网格方法测得的数据进行比较,结果表明本文方法测量准确、可靠。     

基于视觉的飞行器运动参数串行式递归估计

针对利用视觉方法进行飞行器运动参数估计中旋转与平移参数耦合及计算量大的问题 ,设计了一种适用于递归方法的串行式运动参数估计模型。证明了旋转运动参数的估计不依 赖于平移参数,据此建立了基于特征线的旋转运动参数估计模型,进而设计了串行式运动参 数估计模型。给出并证明了利用该模型进行运动参数估计时解的唯一性结论。仿真实验和实 测试验表明：相对于集中式模型,使用串行式递归模型进行飞行器运动参数估计时计算耗时 减小、姿态精度更高、鲁棒性更强。
     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

湍流数据同化技术及应用

近年来数据同化（DA）被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法（PIV）、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波（EnKF）、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes （RANS）模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分（4DVar）等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。     

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

An adaptive turbo-shaft engine modeling method based on PS and MRR-LSSVR algorithms

In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method.     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。 