月球车立体视觉的一种标定与三维重建算法

为提高月球车视觉系统的摄像机标定和图像的三维重建精度,提出了一种基于多平面标定点的改进Tsai氏两步法,用线性重建算法对标定和匹配结果进行空间景物点的重建,根据最小二乘曲面拟合原理拟合视场区域的基本轮廓。对一标定模板的标定和图形的三维重建结果表明,该算法的精度高、速度快,可用于月球车立体视觉系统。     

景象匹配辅助导航系统中的精确图象匹配算法研究

景象匹配辅助导航系统需要在获取飞行器位置偏差的同时获取飞行器相对预定航迹的航向偏差，即获取实测图相对于参考图之间的旋转变换参数。为此，将最小二乘原理引入景象匹配辅助导航系统以获取图象匹配时的旋转变换参数。由于最小二乘原理只能用于一一对应点集的匹配，为此，在给出实时确定图象特征点集一一对应关系方法的基础上引入了最小二乘原理以计算该图象一一对应点集之间的最优相似变换参数，从而构成了应用于景象匹配辅助导航系统的精确图象匹配算法。仿真结果表明，本文研究的精确图象匹配算法在对50个一一对应点对匹配时可以在0．1秒以内完成，且相似参数计算准确，满足了景象匹配辅助导航系统对图象匹配算法准确性和实时性的性能要求。     

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。     

单目弹载图像恢复跟踪目标3D信息的方法研究

提出并实现一种单目弹载图像恢复跟踪目标3D信息的方法,该方法结合导弹的运动航迹和高度信息构建出多目立体视觉三维重建模型来恢复跟踪目标的3D信息,增强了导弹的跟踪和识别能力,提高了精确打击效果。首先,单目成像器获取不同时间和高度的跟踪目标图像,构建多目立体视觉模型;再检测所获目标图像的特征点,对不同图像进行特征点匹配;然后根据匹配的特征点集合估算基础矩阵;接着结合导弹的飞行参数计算成像器的本质矩阵和外参数矩阵;最后,根据多目立体视觉模型恢复跟踪目标的3D信息。实验结果表明,该方法能够准确恢复目标3D信息,提高导弹的精确打击能力。     

一种标定相机内方位元素的迭代算法

为优化自标定技术解算内方位元素数学模型,阐述了一种利用自标定技术进行相机内方位元素标定的迭代算法。内方位元素结果优化采用牛顿—拉夫逊迭代算法,在保证计算效率的同时能够获得较高的精度。B双空间几何理论建立于正方形在物、像两空间的射影几何关系,利用二维棋盘格标定图像中点、线、面间固有的几何关系得到迭代算法初值;采用包含3个径向和2个切向畸变系数的畸变模型能够更好地表达镜头畸变情况;标定方法操作过程简单、实验误差小。为与张氏标定法进行比较,对使用张氏标定法的图像数据进行实验,得到与其相同标定精度的实验结果,验证了基于B双空间几何法的自标定方法的正确性和可行性。     

基于候选点稠密匹配的三维场景重构方法

针对星球探测机器人在未知环境中三维场景重建存在的计算复杂度问题,提出基于网格候选点的三目立体匹配算法。在空间中建立代表深度信息的网格节点,并对深度方向的节点分布进行合理规划,确保候选点稠密匹配的准确性和高效性。候选点匹配解决了传统立体匹配算法中图像校正带来的实时性问题,同时采用三目视觉系统代替双目,通过另一组对应点的相似性测度对潜在歧义的少量候选点进行二次判决。实验证明,由于处理每组图像对不再需要进行极线校正,因此计算代价与传统的匹配算法相比有一定降低,而第三台摄像机有效消除了匹配歧义,计算量相对于双目系统也没有明显增加。

     

一种基于二消失点的摄像机自标定新算法

提出了一种仅利用两个相互正交方向的消失点进行摄像机自标定算法,该算法只需场景中能找到两组正交方向的平行线就能完成标定工作。与传统的利用三正交方向消失点标定算法相比,该算法对场景的约束性大大减弱,整个求解过程完全线性化,并且算法能够标定包括畸变因子在内的全部内参数。最后分别用合成数据和真实的图像数据对本文算法进行验证,实验结果表明本文算法具有比较好的实用性和较高的精度。     

基于LM算法的相对测量相机非线性标定技术

针对相机标定中两步法的非线性优化问题,提出了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的相机非线性标定方法。用直接线性变换法求得相机线性模型内外参数作为初值,用LM算法计算非线性模型内外参数的精确解。实验结果表明该法能提高标定精度,且迭代速度较快。     

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。     

预测-校正EKF算法在自主导航中的应用

为提高航天器自主导航系统非线性估计精度,通过分析EKF线性化方法的缺 点,基于数学分析理论研究了非线性函数线性化展开点以及雅可比矩阵取值点不同对线性化 逼近程度的影响,然后对传统EKF算法的线性化展开方式进行了改进,提出了一种基于中值 定理和平滑估计的预测-校正EKF（FR\|EKF）新算法。仿真结果表明,该算法在精度上优于 EKF算法。     

微型惯导系统在余度配置时的转动标定技术研究

余度技术是提高惯性导航系统性能的一种重要手段。对微小型惯性组合导航系统中的惯性传感器多余度配置技术进行了研究,开发了MEMS惯性器件构成的微型余度配置惯导系统,分析了微小型惯性组合导航系统的特点和误差特性,并经过测试分析,建立了惯性传感器的误差模型。针对余度配置系统静态标定精度低的问题,提出了六位置转动标定算法,该算法只需要一个单轴速率转台就可以标定出IMU误差参数,并对采用低精度陀螺的惯性系统标定具有通用性。经过实际系统测试分析,误差补偿后的微型余度配置惯导系统的系统导航精度明显提高,验证了算法的有效性。     

基于亚像素边缘检测的高精度圆孔参数测量方法研究

为改善用机器视觉对圆孔参数测量结果,减小误差,在利用圆形标定板标定像素当量的基础上,对一种基于亚像素边缘检测的高精度圆孔参数测量方法进行了研究。用改进的Zernike矩亚像素边缘检测方法对边缘点作进一步的细化和筛选,用7×7模板替代原5×5模板,设计新阈值判断标准检测亚像素边缘,再对检测到的边缘点偏离像素进行抑制以获得更精确的图像边缘点;用最小二乘法进行圆形拟合获得圆形参数。给出了改进算法的基本步骤。用实验讨论了在自然光条件下,相机曝光亮度,以及相机与被测物体距离对测量结果的影响。结果表明:改进的方法对环境适应性强,易实现,曝光亮度30~50时测量精度较好;相机与物体距离50~60cm时,测量精度可达0.02mm。该法在高精度的工业检测中有广泛的应用前景。     

月球探测器自主软着陆中的三维重构技术研究

为了使月球探测器自主的在月球表面进行软着陆，应对着陆区域的地形进行三维重构的方法，获得着陆区域的地形描述。提出了一种通过运动获得长基线的立体视觉的三维重构方法，针对长基线立体视觉方法所存在的问题，通过设计一系列的算法，完成了图像特征点选取和匹配，估计相机在不同位置的相对旋转和位移；对立体图像对进行校正，获得稠密的视差图；通过视差图进行三维重构，生成着陆区域的DEM。根据月球地形的特点建立了软件仿真平台，并且在仿真平台的基础上对文中的算法进行验证。仿真的结果表明该方法可以有效的应用于月面地形的三维重构。     

具有同一性多同名点匹配问题研究

自动报靶评估系统对多弹齐发情况的远程监测与自动评估是亟待解决的问题,基于此背景本文重点研究了具有同一性多同名点的匹配问题。通过分析多种经典图像匹配算法,本文提出了基于双目立体视觉的极线约束匹配算法并进行了详细阐述,同时给出了实验结果。     

基于主动特征选择的非合作航天器鲁棒视觉导航方法研究

面向非合作目标航天器近距离操作任务,针对采用自然特征的单目视觉相对位姿参数确定过程中特征提取与匹配导致的粗大误差增加导致结果不准确甚至错误,以及特征数量多增大计算量等问题,提出一种融合随机采样一致性(RANSAC)算法和主动特征选择的鲁棒视觉导航方法。用RANSAC算法剔除有粗大误差的特征点,给出了基于RANSAC的特征点选择步骤;根据不同特征点组合所计算的克拉美罗(CRLB)不同,用参数化CRLB下限选择对位姿确定精度有显著影响的点以减少参与计算的特征数量,给出了基于CRLB的特征点选择流程。仿真结果表明:综合RANSAC和CRLB的特征点选择方法可显著减少特征点数量,提高了位姿解算精度。     

低成本INS/GPS组合导航系统算法研究及其实现

采用基于 MEMS技术的低成本 IMU和 GPS接收机 ,以 DSP为信息处理核心 ,实现了 GPS/SINS组合导航系统。文中详细描述组合算法和算法的软件实现 ,并对模样机在实验室的静态实验结果进行描述和分析。实验结果表明 ,系统组合滤波器的设计和参数选择正确 ,模样机取得了较好的导航解算精度     

一种星敏感器标定误差修正方法研究

针对星敏感器地面实验室待定系数法标定的缺陷,提出了一种星敏感器标定误差修正方法以提高标定精度并根据实际标定数据进行了计算验证。基于星敏感器标定系统建立了标定理想模型。在用物理方法求得主点坐标的基础上,将焦距测量值代入星敏感器标定误差模型,只需考虑镜头畸变和像面旋转对星敏感器标定结果的影响。提出了标定误差的分步校正方法:先用径向畸变的一阶模型校正镜头畸变;再以标定理论值的中心水平线为基准,与实测值的拟合直线比较,求出实测直线与理论直线的夹角,依据点的旋转公式修正像面旋转引起的误差。某星敏感器实际标定数据表明:与待定系数法相比,该法不仅减小了标定误差大小而且改善了标定误差的均匀性。     

全太阳系深空探测轨迹全局优化(英文)

针对太阳系中全部的248997颗行星的探测问题,给出了一种关于探测飞行器的深空探测全局四维轨迹(t,x,y,z)优化方案,即飞行器从地球发射进入太阳系并采用小推力控制,优化方案的性能指标为飞行器与太阳系中全部行星中相遇和交会的星的数量最多并且燃料消耗最少。本方案给出了四维飞行轨迹进行全局优化的一套算法,该算法由搜索算法和四维轨迹优化算法组成。此搜索算法从太阳系的248997颗行星中寻找获得尽可能多的经过近地球3维走廊内的行星;而四维轨迹优化算法由改进的动态规划算法、基于最优控制理论的共轭梯度算法和静态参数优化算法组成,其中静态参数优化算法用于搜索最优发射时间窗口。基于该组合算法,通过长时间的大规模的飞行数字仿真,最终计算出探测器的四维最优飞行轨迹,在一年内路过了太阳系中全部行星中的12颗行星。     

深空探测器多次引力辅助转移轨道全局搜索

介绍行星引力辅助近似模型,包括近行星点无动力和有动力两种方式;采用开普勒轨道拼接法与双脉冲Lambert算法,建立多次引力辅助转移轨道的参数优化模型;通过广度优先搜索算法对引力辅助行星序列进行穷举,对发射窗口和天体间转移时间进行离散化网格搜索,每一步网格搜索后均采用合理的定界剪枝方法,减少后续计算量。这种全局搜索方法不需要提前指定引力辅助行星序列,并可得到对应不同飞行时间以及不同引力辅助次数的搜索结果,获得若干多天体引力辅助转移轨道初步结果,为进一步局部优化设计奠定基础。文章给出几组全局搜索算例,得到从地球到火星、木星和土星的多次引力辅助转移轨道,验证了全局搜索方法的有效性。     

基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法

基于单目视觉与惯性测量单元(IMU)融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)技术,具有硬件成本低、体积小和消耗计算资源少等优点,在移动机器人导航系统中得到了广泛的应用。单目视觉SLAM系统主要通过求解对极几何来解算位姿,但当平移为零时(仅存在姿态旋转运动),存在解算漂移的问题。通过将磁力计的数据融合到单目视觉SLAM算法中,不但可以解决纯旋转情况下姿态解算漂移问题,还可以提高解算精度。物理仿真实验的结果表明,与传统的SLAM算法相比,本文提出的基于磁力计、IMU和单目视觉融合的算法具有精度高、鲁棒性好的优点。