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。     

空间非合作目标超近距离位姿测量技术研究

对一种基于显著特征点的空间非合作目标超近距离位姿测量技术方案进行了研究。给出了方法的流程。介绍了非合作目标捕获与跟踪、特征提取、特征匹配、三维结构重建、相对位置与相对姿态测量等关键技术。仿真结果验证了其可行性。     

基于激光测距和惯导的非合作目标远程交会相对导航算法研究

对非合作目标的远程交会,研究了一种基于激光测距和惯导的相对导航方法。给出了由激光测距仪和惯性传感器组成的相对导航系统。设计了相对导航算法:用激光测距获得的相对距离和相对方位、俯仰角度与惯导获得的姿态和位置信息,确定目标飞行器与追踪飞行器相对轨道动力学方程并进行递推,输出相对位置与速度;用激光测距输出的相对距离和相对方位、俯仰角度与惯导获得的姿态、位置信息,由卡尔曼滤波得到相对位置与速度的误差并对递推结果进行修正,修正的结果作为相对导航最终的输出。算例表明:该相对导航方法适于非合作目标远程交会,在远程交会结束时刻,相对位置误差小于1m,相对速度误差小于0.05m/s;相对导航滤波器的加速度计常值偏差估计误差明显小于绝对导航滤波器。     

非合作目标交会相对导航方法研究

本文对一类非合作目标交会的相对导航问题进行了研究。基于近圆轨道上运行的非合作目标航天器初始轨道、追踪航天器在惯性空间的瞬时位置及追踪航天器到目标航天器的视线仰角和方位角等信息,文章从相对距离和相对姿态的确定及相对导航滤波器的设计三方面入手,提出了相对位置和相对速度等相对导航参数的获取方法。数学仿真验证了该方法的有效性。     

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。     

深空自主着陆导航技术研究与展望

随着深空探测活动范围的快速扩大,探测器需要在天体实施着陆与返回,因此对导航技术的自主性和精度要求越来越高。提出一种基于视觉/惯性的组合导航系统,该系统的计算机视觉模块采用SURF算法,不仅可以实时地确定探测器的位置,而且能够确定探测器的姿态;惯性导航模块实时获取探测器的位置、速度和姿态信息;组合导航系统采用Kalman滤波技术,将计算机视觉模块和惯性导航模块获取的位置、姿态信息进行组合。该组合导航系统将惯导系统与视觉系统信息融合,通过引入计算机视觉系统所获得的位置和姿态信息,可以有效减小惯导系统误差。仿真结果证明,这种组合导航系统能够有效提高系统导航精度。文中还展望了深空探测器天体着陆导航技术未来的发展趋势。     

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。     

在轨服务的超近距离姿轨联合控制研究

对面向在轨服务的超近距离姿态轨道联合控制设计进行了研究。建立基于相对四元数的相对姿态运动动力学模型和基于相对运动轨迹设计的相对轨道动力学模型,考虑模型中姿态与轨道耦合,设计四元数反馈非线性控制律和具姿态反馈信息的最优实时闭环反馈控制律。数学仿真和半物理仿真试验结果验证了算法的有效性和可行性。     

空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法研究

提出了一种空间非合作目标快速姿态跟踪导航方法。在非合作目标相对测量过程中,激光测距仪测距数据具有不连续的特点。当不具备测距数据时,采用基于位置-速度方差修正的姿态跟瞄导航滤波算法,引导追踪航天器完成对目标的粗捕获和保持;当具备测距信息时,通过引入间接量测矩阵和Wonham能控规范型极点配置方法,采用基于全维状态观测器的姿态跟瞄导航滤波算法,完成对目标的连续精确指向跟踪,并通过配置观测器极点调整滤波收敛速度。本文提出的姿态指向跟瞄导航算法克服了非合作目标跟瞄过程中测距信息不连续的问题,与传统扩展卡曼滤波算法相比,能够避免量测方程近似线性化过程中的大量矩阵求导运算,因而提高了跟踪导航滤波的收敛速度,增强了追踪航天器对非合作目标的快速姿态指向与跟瞄能力。     

捷联惯导姿态误差修正算法研究与仿真

组合导航卡尔曼滤波对姿态角进行修正时,将惯导的平台角误差近似为姿态误差,会带来较大的数学模型误差,从而影响测姿精度。通过分析组合姿态算法中姿态作为量测信息时平台角误差与姿态角误差物理意义的不同,得到了两者的转换关系,从量测矩阵修正和观测值预处理两个方面对原有的姿态组合算法进行改进,有效降低了数学模型误差。仿真结果表明,改进后的姿态组合算法误差状态估算更加精确,能够有效地提高组合导航的测姿精度。     

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。     

逼近段惯性/视觉组合相对导航算法

针对交会对接最终逼近段相对位姿测量,提出了惯性/视觉组合相对导航算法.基于对接航天器相对运动模型,利用追踪航天器上惯性测量单(IMU)获取两航天器间的相对运动信息作为短期参考,以电荷耦合器件(CCD)视觉测量作为长期参考,综合姿态四元数运动学方程,分别建立了姿态滤波器和位置滤波器.仿真结果表明算法可行且有效,并仿真分析...     

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。     

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。     

对空间碎片的相对位姿估计

针对几何、质量特性参数均未知的空间碎片,提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的相对位姿估计算法。该算法以单目相机获得的目标图像特征视线信息作为测量输入,以目标姿态、姿态角速度、惯量比、相对位置、相对速度和特征位置作为滤波状态。对算法进行可观性分析,给出两个可以保证算法可观性的条件。分别针对不同条件进行数值仿真,仿真结果表明新算法能够对几何和质量参数未知的空间碎片进行有效的相对位姿 估计。     

采用双目视觉的非合作空间目标相对导航与惯性参数辨识方法

针对面向在轨服务的非合作空间目标测量感知问题，提出了一种基于双目视觉的相对导航与惯性参数辨识方法。利用目标表面的特征点建立几何坐标系，并分别设计了姿态测量和相对导航滤波器，实现了目标姿态、角速度、轨道，质心位置与惯量比的高精度估计。在此基础上，通过黏附卫星与非合作目标形成组合体，利用相对导航算法获得的质心位置和惯量比在黏附前后的变化，实现了目标质量和转动惯量的辨识。数值仿真试验证明了算法的有效性。     

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。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的天基平台相对导航方法研究

根据相对运动学关系提出了一种天基平台对非己方目标的相对导航方法.基于测角相机和激光测距仪的组合测量方案,通过扩展Kalman滤波方法来估计天基平台与目标的相对位置和相对速度信息.在近共面轨道和近距离的假设下,给出了一种简化的导航算法,在目标轨道参数未知的情况下进行相对运动参数的估计,并获得了较高的导航精度.     

基于Rodrigues参数的视觉相对位姿确定算法

以Rodrigues参数作为姿态描述参数提出了一种视觉相对位姿确定算法。Rodrigues参 数作为一种简洁、高效的姿态描述法,适用于实时性要求高的视觉相对位姿确定,但它本身 的奇异性使其不能用于大角度的位姿确定。将视觉导航方法和无奇异姿态描述的Rodrig ues参数切换理论结合起来,推导了基于Rodrigues参数的视觉相对位姿解算模型,并给出了 这种相对位姿确定算法的流程。仿真结果表明该算法能很好地解决奇异问题,实现全姿态运 动情形下的相对位姿确定。
     

基于双目视觉的相对状态自主确定

基于双目视觉系统提出了一种适于交会对接最后阶段的近距离绕飞的相对状态自主确定方法。用修正罗德里格参数(MRP)描述姿态,给出了追踪器与目标器间的相对姿态运动学与动力学方程,以及相对运动方程,根据双目视觉系统的小孔成像原理建立了双目系统的测量数学模型,由扩展卡尔曼滤波(EKF)获得两航天器的相对位姿及其变化率。仿真结果表明该法可行。