小天体自主软着陆脉冲机动控制方法研究

由于小天体自旋速度、引力场等动力学参数存在着较大的不确知性,为了实现高精度     

附着小天体的动态面鲁棒制导与控制方法

以精确附着小天体表面的任务为背景,提出一种基于扰动观测器(DOB)和动态面控制的附着小天体的制导与控制方法。根据探测器的初始条件与终端着陆条件规划了标称轨迹,并将引力场建模误差、参数摄动和外部干扰等视为总扰动,结合动态面控制和DOB设计了标称轨迹跟踪控制器。分析总扰动估计误差的渐进收敛性以及闭环标称轨迹跟踪控制系统的稳定性,并确定控制器参数选取条件。数值仿真结果表明,所设计的DOB可以有效地估计并抑制总扰动且闭环标称轨迹跟踪控制系统具有良好的稳定性和控制精度。     

软着陆小行星的自主导航与制导

讨论了软着陆小行星的自主导航与制导问题，首先给出了一种使用星上光学相机和激光雷达的自主导航方法，测量探测器相对着陆点的距离与速度；接着提出了一种自主软着陆的制导方案，为了保证垂直软着陆，事先规划了满足约束的理想下降高度与速度轨迹，并设计滑模变结构控制器跟踪理想轨迹，实现在小行星表面垂直软着陆。最后通过数学仿真验证了提出的自主光学导航与制导方法的可行性。     

GPS/INS组合导航系统自适应滤波算法与仿真研究

随着组合导航系统应用环境的日趋复杂，给噪声统计特性的准确描述带来困难，这将造成Kalman滤波器不稳定甚至发散。首先对目前解决此问题常用的自适应滤波方法进行了总结和分析，在此基础上，给出了基于滤波收敛性判据，结合Sage-Husa自适应滤波和强跟踪Kalman滤波的改进自适应滤波算法。最后以GPS／INS组合导航系统为例进行了计算机仿真，结果表明：该算法可有效抑制滤波发散，具有较大范围的自适应能力。     

附着小行星的视线制导规律

提出了一种航天器附着（软着陆）小行星的制导与控制规律。为了保证垂直软着陆，事先规划了满足约束的理想视线与视线角轨迹，通过设计滑模变结构控制器跟踪理想轨迹，实现了在小行星表面垂直软着陆；证明了制导与控制规律的鲁棒性；最后通过数学仿真验证了提出的制导与控制规律的可行性。     

低空地形跟踪飞行的广义预测控制

运用广义预测控制（ＧＰＣ）方法，设计了低空地形跟踪的飞行控制器；利用系统的动态模型预测系统未来的输出提出了预测跟踪误差和未来控制性组合的性能指标，通过使性能指标最小，产生最优控制输入。为了增强控制系统的稳定性，根据线性反馈原理对被控对象进行了增广。结果表明，该控制器具有精确的跟踪性能。     

基于视线矢量的深空自主导航算法研究

针对深空探测器在行星际飞行的轨道确定问题, 研究了一种基于视线矢量的自主导航算法. 结合深空探测任务的特点, 以太阳视线矢量和地球视线矢量作为导航系统的观测量, 在详细分析太阳敏感器测量原理的基础上, 给出了太阳视线矢量的观测模型及其观测误差表达式. 通过分析导航相机观测原理, 给出像元像线观测模型, 并推导了地球视线矢量的观测误差. 根据惯性空间内视线矢量间的几何关系, 详细推导了探测器的位置矢量及其误差表达式, 结合非线性扩展卡尔曼滤波建立自主导航算法. 利用深度撞击任务的实际飞行数据对本文提出的深空自主导航算法进行了仿真验证.      

视线测量光学导航系统观测模型选取

在基于视线矢量观测的自主光学导航系统中,观测模型的非线性是影响导航精度的一个重要因素。通过定量计算观测模型的非线性强度,研究了视线测量光学导航系统测量模型的选取问题。文章基于透射投影模型的共线性方程,给出了两种视线矢量观测模型的导航测量方程及测量噪声统计特性。在扩展卡尔曼滤波框架内深入分析了观测模型非线性对导航性能的影响。并利用微分几何非线性曲率测量理论,定量比较了两种观测模型的非线性强度。最后以基于视线矢量观测的姿态确定系统为例,仿真验证了非线性曲率测量与导航性能的一致性,结果表明基于单位矢量观测模型的光学导航系统具有更高的估计精度和更快的收敛特性。     

基于栅格地图的火星车路径规划方法

火星车路径规划是实现火星车完成预定探测任务的关键。然而传统路径规划算法,如A*和D*等,存在计算速度较慢,算法复杂度较高等问题。本文将对传统路径规划方法 A*法改进并且得到一种快速高效的全局路径规划算法,之后结合合适的局部避障算法,得到一种基于栅格地图的完整的火星车路径规划方法,最后通过仿真验证了此方法的有效性及合理性。     

利用数字高程模型自动检测火星表面陨石坑

为了克服利用影像识别陨石坑的诸多限制因素,利用"火星全球勘探者"(MGS)火星激光高度计(MOLA)得到的火星三维DEM数据,转换获得地形曲率,然后利用设定阈值将曲率图转换为二值图像,结合图像分割floodin算法可以得到待检测陨石坑,最后利用Hough变换可以检测出陨石坑。其成功率达到73.4%,可以有效地从DEM中识别陨石坑。利用DEM识别陨石坑的方法可以识别更多新的陨石坑,为现存的陨石坑目录提供新的数据信息。