基于SoftPOSIT算法的单目视觉非合作目标相对位姿估计

针对模型尺寸已知的非合作目标,在目标三维特征点和图像二维特征点坐标已知但匹配关系未知的条件下,对基于SoftPOSIT算法的非合作目标航天器间相对位姿估计方法进行了研究。SoftPOSIT算法将解决匹配的Softassign和解决位姿的POSIT两种迭代方法融入一个迭代循环,建立全局目标函数,最小化目标函数就可在获得服务航天器与目标航天器相对位姿的同时确定三维点与二维点间的匹配关系。仿真结果表明由SoftPOSIT算法所得位态精度很高,算法正确有效。在不同条件下用该算法对某卫星位姿进行估计,发现算法的相对位置估计精度随目标与服务航天器相对距离增大而提高,而相对姿态角对估计精度的影响较小。     

面向在轨服务的相对位姿单目视觉确定的凸松弛优化方法

针对非合作目标之间基于特征点的相对位姿单目视觉确定问题,考虑利用自然特征导致误差增大等因素,提出一种基于凸松弛理论和LMI算法的相对位姿求解迭代方法。该方法在基于逆投影线构建的优化模型基础上,首先利用松弛理论将姿态矩阵的单位正交非凸等式约束松弛为不等式凸约束,并证明了松弛后的优化问题与原问题等价,即松弛后的凸问题取得最值时,姿态矩阵满足原等式约束。进一步将松弛后的姿态矩阵不等式凸约束表示成线性矩阵不等式形式,进而利用内点法进行求解,并利用全局收敛性定理证明了该算法的全局收敛性。以在轨服务为背景,仿真试验表明,利用该算法相对位姿可在7次迭代达到收敛,与传统SVD算法相比,在噪声较大的情况下,该算法计算精度提高近一倍,能够快速收敛并具有较强的鲁棒性。     

空间翻滚非合作目标相对位姿估计的视觉SLAM方法

针对空间翻滚非合作目标相对位姿测量中目标先验信息缺失和模型不确定问题,将移动机器人视觉同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波估计模型推广到非合作目标相对位姿测量中,提出一种基于视觉SLAM的翻滚非合作目标相对位姿估计方法。首先,构建了相对位姿估计的贝叶斯滤波状态转移模型和量测更新模型。其次,为避免平动噪声协方差过大导致滤波性能下降的问题,对状态转移方程进行优化,采用最小二乘估计方法预测位置参数。最后,采用一种联合无损卡尔曼滤波和粒子滤波的贝叶斯滤波方法实现了目标全部位姿参数的快速平滑估计。基于计算机合成图像数据和真实图像序列的仿真实验表明：提出的方法具有较优的速度和精度,且对目标速度变化、特征提取和数据关联误差等具有较好的鲁棒性。     

UKF位姿估计的超静平台耦合模型参数辨识

针对载荷无陀螺时辨识超静平台耦合动力学参数存在位姿确定问题,设计了一种基于Schur分解以及无迹卡尔曼滤波(UKF)的位姿确定及参数辨识方法。首先,建立加速度计和姿态敏感器组成的测量系统状态模型和观测模型,并给出测量系统的可观性分析。然后,给出基于UKF的载荷位姿确定方法;在UKF中引入姿态修正信息,从而提高载荷角速度估计精度,实现载荷广义位移、广义速度、广义加速度的准确估计。通过Schur分解实现超静平台动力学模型解耦及辨识模型中动力学参数显式表达。以滤波器估计载荷位姿信息为依据,采用最小二乘法辨识动力学参数。仿真结果表明UKF能够准确估计载荷角速度以及超静平台支杆刚度系数,辨识误差优于百分之一。     

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

基于2D/3D多特征融合的近距离空间非合作目标相对测量方法

面向空间在轨服务重大应用需求,以提高系统自主性和空间环境适应性为目标,发展了一种空间非合作目标三维重建、目标识别和位姿估计一体化的近距离相对测量方法。该方法基于二维图像信息和深度数据,通过数据融合并重建出非合作目标的稠密三维模型,接着基于快速迭代最近点配准算法,提出基于SIFT和SHOT特征融合的三维识别方法,为系统的相对位姿估计提供有效的参数初始化。本文方法可进一步减少地面的干预,增强在轨服务系统的自主性,扩展系统的工作范围。地面仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。     

货运飞船敏感器设备安装精度保证设计

位姿测量敏感器的安装精度直接影响航天器密封舱在轨姿态测量和交会对接控制精度。文章针对敏感器位姿在轨无法标定和载人航天器精度保证设计制约因素多的问题,对货运飞船精度保证设计中需要考虑的停放工装和重力影响、货物空满载、舱压和发射段振动等各种要素进行研究,提出一种融合多要素的载人航天器设备精度保证设计方法,确立基于单因素精度变化量的目标函数,实现精测结果评价量化,保证位姿测量敏感器精度满足在轨测量和控制要求。该方法已成功应用于“天舟”系列货运飞船,未来可应用于其他载人航天器研制中。     

基于点云的空间非合作目标初始相对位姿获取

针对空间非合作目标相对位姿解算对点云迭代最近点(ICP)算法迭代初值要求较高,易产生误匹配等问题,提出了一种基于点云分割与点云关键点的ICP初始迭代位姿获取方法。首先,考虑到非合作目标可能具有的高度对称外观,基于LCCP点云分割算法与点云Harris关键点,在已知目标外轮廓点云基础上,设计了点云ICP初始迭代位姿获取方法。该方法具体流程为：点云降采样处理与关键部分提取、关键部分点云多角度预变换处理、最佳点云匹配及初始迭代位姿获取。最后,以某通信卫星模型搭建虚拟验证平台,使用本文提出的方法给出ICP迭代初始位姿并进行对比实验。结果表明,本文提出的点云ICP迭代初始位姿获取方法可有效规避非合作目标高度对称带来的误匹配,可给出较精确的相对位姿。     

非合作大目标位姿测量的线结构光视觉方法

空间机器人与非合作大目标交会接近最终段,单目相机不能获取完整的特征图像而无法完成相对位姿测量。针对此问题,提出基于线结构光和单目视觉的相对位姿测量方法。以非合作大目标上的局部矩形特征为测量对象,首先,建立相对位姿测量模型并给出四个测量坐标系之间的关系;其次,通过相机对不完整矩形和线结构光的约束获得四个特征点在相机坐标系下的坐标;然后,利用四个特征点计算相机坐标系与目标坐标系之间的转移矩阵;最后,将转移矩阵分解得到矩形特征的相对位姿。通过改变影响测量精度的输入误差和标定误差等因素对该方法进行仿真验证,结果表明该测量方法是有效的。     

基于数字近景摄影测量的天线变形测量

文章介绍了基于数字近景摄影测量原理的天线变形测量方法。该方法利用2台CCD相机交会摄影来获取被测面图像,并对被测面上特殊标志点进行中心坐标提取,然后利用光束法平差解算标志点中心坐标。测量精度可达到1:50000,可用于卫星天线研制过程中空间环境模拟试验的检验,为卫星天线在轨正常工作提供可靠性保证。     

基于特征光流信息的空间非合作目标相对位姿估计

根据光流法基本原理,推导了用光流信息求解相对位姿估计的数学模型,提出了一种基于特征点光流信息的相对位姿估计算法。用Pov-Ray软件生成的序列图像验证了算法的可行性,并用STK软件生成的卫星视频验证了算法的可行性和准确性。     

月球低重力模拟设备位姿测控系统优化设计

为巡视器地面行走验证试验专门研制了月球低重力模拟设备。在验证试验中需要对巡视器的位姿进行测量,针对这一需求,文章提出了基于双相机的非接触测量方案,同时研制了相应的位姿测控系统,对其硬件和软件进行了优化设计。利用该位姿测控系统开展了巡视器的位姿测量,有效解决了位姿测量和控制过程中的问题。经充分测试验证,系统满足巡视器地面行走验证试验的要求。     

一种空间碎片天基测量定位技术与参数优化

针对空间碎片在轨精确定位需求,系统总结了采用天基光学探测和激光测距对空间碎片运动状态初值的求解方法;立足在轨应用,文章提出了基于天基光学探测和激光测距的空间碎片运动状态扩展卡尔曼滤波(EKF)估计方法,以目标定位精度为评价标准,研究了探测体制、测量数据精度、测量数据率和探测距离等因素对目标定位性能的影响,并提出了定位参数最优的水平选择。数学仿真结果表明：在特定载荷性能下,采用双星光学测量体制,碎片位置估计精度优于79.4 m,速度估计精度优于3.5 m/s;采用单星光学测量加激光测距体制,碎片位置估计精度优于124.3 m,速度估计精度优于4.5 m/s。该方法具有求解精度高、运行稳定性好和数据计算量低等优点,具备在轨应用的条件,可为面向空间碎片的天基跟踪系统设计提供参考。     

基于视觉的含章动小天体运动状态估算方法

针对航天器在轨运行以及空间垃圾处理等任务中需要获得两个物体之间的相对位姿,由于测量距离较大且测量目标上不能装载对应的合作靶标,需要进行大视距非合作目标位姿测量的问题,文章在绕飞段深空探测器能够捕获到近距离高清晰的目标天体图像的基础上,提出了一种基于视觉的同步定位与建图(SLAM)的翻滚小天体相对位姿估算方法,将移动机器人视觉SLAM理论推广到"相机静止,目标运动"的空间翻滚小天体相对位姿测量中,经仿真验证,结果表明:此方法可以得出翻滚小天体的位姿信息,可为视觉估计小天体位姿提供参考。     

基于点云的非合作航天器位姿测量方法研究

针对已有基于二维影像的非合作航天器定位定姿方法在目标适应性和稳定性方面的不足,研究了一种基于三维点云的位姿测量方法。提出一种考虑累积误差的参数传递法进行序列点云的配准,用参数传递法获得初始值,在初始值的引导下与基准模型进行快速精确配准,实现了基于实时三维点云的相对运动跟踪,获得了较高的解算精度,方法利用目标的几何形状信息,有更好的普适性和稳健性。分别以仿真模型和现场模型作为测量对象进行位姿跟踪实验,用扫描仪获取动态卫星模型的三维点云并进行位姿解算,测量的运动轨迹与设计值吻合度较好,表明所提方法有较好的稳健性和较高的精度。     

基于双目视觉的航天器间相对位置和姿态的测量方法

在光学测量基本原理上建立了双目视觉测量模型,提出了基于双目视觉的航天器间相对位置及姿态的测量方法,并对测量系统中的误差进行分析,得到影响测量精度的因素。仿真结果表明该方法有效,获得的航天器间相对空间位姿信息的精度能满足航天测控要求,对航天器在轨实时应用具有重要参考价值。     

基于深度学习的航天器位姿估计研究进展

从在轨应用角度出发,对近年来基于深度学习的航天器位姿估计相关研究成果进行了综述。首先,对基于传统特征提取方法的航天器位姿估计研究进展与局限性进行了归纳梳理。在此基础上,引出基于深度学习的航天器位姿估计的重要意义,并聚焦公开比赛、数据集、姿态估计方法、开源模型等方面阐述基于深度学习方法在当前和未来的关键问题与解决途径。最后,从数据集逼真度、模型可部署、多任务域适应3个维度给出了相应关键技术后续发展的方向与思路。     

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。     

空间自旋目标混合EFIR/DFT运动轨迹预测算法

针对自旋目标运动轨迹的跟踪与预测中鲁棒性与时效性问题,本文提出一种在视觉测量目标位姿的基础上,通过混合扩展有限冲击响应(EFIR)/离散傅立叶变换(DFT)估计目标状态与特征参数,进而预测目标轨迹的方法。在视觉相机对目标特征点位姿测量的基础上,将运动过程分解为平动与转动,时域与频域同步估计目标的状态与动力学参数,采用DFT估计与平动相关参量,采用EFIR估计与转动相关参量,根据空间漂浮目标动力学方程,实现在过程噪声与量测噪声未知的复杂条件下对目标轨迹的长期准确预测,并通过地面机器人模拟试验对预测方法的正确性和有效性开展验证。结果表明:利用本文提出的方法实现了对空间自旋目标运动轨迹的准确预测;与传统基于扩展卡尔曼滤波的预测方法相比,在过程噪声、量测噪声未知的条件下,文中提出的方法有效缩短了参数收敛时间,提高了参数估计与轨迹预测精度。     

GEO非合作目标超近距相对位姿视觉测量

提出一种基于几何特征综合匹配的双目超近距相对位姿视觉测量方法。首先,将失效卫星的矩形太阳帆板作为几何特征,采用综合匹配方法实现了双目图像的高精度匹配,随后基于几何特征指标参数判别和ROI检测方法,实现了卫星太阳帆板特征点组的识别与提取,在此基础上,进一步建立了目标坐标系,通过三维重建完成了超近距阶段失效卫星的相对位姿高精度解算。最后建立了高精度双目视觉超近距相对测量实验系统,结合所提出的综合匹配算法和相对位姿解算方法,完成了动态非合作目标的相对位姿测量实验,实验结果说明所提出的方法具有较好的实时性和较高的精度。