基于数据驱动的非合作航天器姿态估计与预测方法

针对临近操作对非合作航天器的相对导航问题,考虑角速度测量缺失以及视觉特征丢失,提出了一种融合乘性扩展卡尔曼滤波和姿态预测的框架,实现了对非合作航天器的姿态估计和预测。采用惯性参数对状态向量进行了扩维,在缺少角速度测量的情况下预估了非合作航天器的姿态和相对转动惯量的比值。基于函数拟合和神经网络分别设计了两种姿态预测方法,解决了传统方法误差随时间累积的问题,有效减少了计算成本。最后,通过数值仿真验证了滤波估计和姿态预测算法的实时性和准确性。     

基于双目视觉的非合作目标逼近控制系统设计与仿真

主要研究空间非合作目标近距离逼近过程的控制系统设计与仿真问题.针对采用双目视觉敏感器实现对非合作目标的观测情况,提出一种考虑成像误差的目标位置矢量计算方法,有效保证目标位置解算的可行性.在主星视线坐标系下,分别考虑逼近过程的最大相对速度约束、控制推力和力矩约束,设计了基于非线性项解耦的递阶饱和PID形式的近距离逼近位置控制律和姿态控制律,并在逼近过程中设置停泊点以确保与目标无碰撞.最后对典型航天器非合作目标抓捕任务进行了数学仿真,仿真结果表明所提出的方法可在满足各种约束的情况下有效实现任意方向的空间非合作目标的抓捕任务.     

基于几何特征的非合作目标相对位置和姿态估计

针对几何参数未知的非合作目标,提出一种基于双目视觉的非合作目标相对位置和姿态估计算法.对目标图像进行滤波去噪、Canny边缘提取并将每条边缘段保存至链表,将边缘段分为直线段和圆弧段;并从直线段和圆弧段中检测出矩形特征和圆形特征;根据平行直线在同一像平面投影具有相同湮灭点的性质设计矩形特征相对位置和姿态估计算法;根据圆在像平面对偶投影几何,设计圆形特征的相对位置和姿态及半径的估计算法;对实际模型图像进行处理验证,结果表明该算法能够很好地识别帆板和对接环,并有效地估计出相对位置和姿态及对接环半径.     

基于单目视觉的非合作航天器相对位置和姿态测量算法

对非合作航天器的相对位置和姿态测量问题进行了研究,提出了一种新的单目视觉测量算法——相似迭代算法．该算法根据相似三角形原理推导出一种新的深度迭代机制,通过深度估计和绝对方位问题求解两个步骤对相对位置和姿态参数进行迭代计算．数值仿真结果表明了该算法的有效性．     

基于非线性观测器的非合作目标姿态跟踪控制

非合作目标的姿态角速度、角加速度未知,给在轨服务航天器跟踪非合作目标姿态的控制器设计带来挑战.为解决这一问题,设计了一种非线性观测器,该观测器能够估计出非合作目标状态,然后构造了基于非线性观测器的姿态跟踪控制器,并证明了闭环系统的一致渐近稳定性.仿真结果表明,设计的方法不仅能够实现非合作目标的状态估计,而且实现了对非合作目标姿态的跟踪.     

一种基于基准优选的双目视觉位置解算方法

针对近距离空间非合作目标相对位姿测量任务需求,基于双目视觉原理建立了特征点位置测量模型与误差分析模型,分析了特征点位置解算奇异及奇异点附近位置解算误差过大的问题,提出了一种采用异面光轴配置和基准优选策略的双目视觉特征点位置解算方法。该方法通过错角安装相机光轴防止特征点在两个相机基准下进行位置解算时同时发生奇异,针对不同基准在测量域内误差分布的差异,建立了基准优选策略和相应的面向特定测量域的基准优选指标确定方法,从而获得了高精度测量结果。仿真结果表明,采用所提出的方法解决了特征点位置解算奇异问题,提高了测量域内特征点位置测量精度。     

基于单目视觉的空间非合作目标相对运动参数估计

提出了一种估计空间非合作目标相对运动参数的单目视觉方法,该方法将相对运动参数估计问题描述为一个非线性约束优化问题．通过迭代求解特征值问题来确定基本矩阵,将基本矩阵分解可得到相对运动参数的4个可能解,给出了消除旋转矩阵多义解的简单判断准则．数值仿真结果验证了该方法的有效性．     

一种基于计算机视觉的飞行器姿态估计算法

改进了一种基于图像统计信息的飞行器姿态估计算法.改进后的算法可以迅速地估计出飞行器的横滚角与俯仰角,减少了运算量,提高了姿态估计的实时性和鲁棒性,精度满足飞行器的姿态控制要求.将不同的算法进行了仿真比较,提出了一种应用方案,解决了姿态估计过程中横滚角与俯仰角耦合的问题.改进后的算法适用于装备以视觉系统作为导航系统的飞行器,尤其是只能装备小型视觉系统的微小型飞行器(MAV, Micro Air Vehicles).将应用该算法的视觉导航系统与微惯性测量单元(MIMU, Miniature Inertial Measurement Unit)组合使用,可以增大飞行器姿态角估计的范围,进一步提高估计精度.      

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理,需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题,提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查,采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法,并对二者进行了对比,得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究,引入了相机偏置矩阵,设计了Kalman滤波器,解决了单目相机的距离模糊问题,估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真,姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°,相对位置估计误差在稳定后低于0.5m,相较于真值,误差小于1.67%,主惯量比估计误差在稳定后低于0.01,特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后,滤波状态变量均收敛,并得到具有足够精度的估计,成功解决了单目相机深度信息缺失问题。     

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量,基于特征建模的思想,提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先,针对空间目标姿态测量的需求,寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着,应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习,通过建立合理的神经网络模型和训练数据,实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后,利用目标点云仿真数据集,对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想,提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征,实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩,为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用,提供了可行的智能化工程实现方案.     

空间非合作目标的逼近控制仿真研究

近距离的相对运动逼近过程是空间在轨服务中非常重要的一个阶段.对该过程的动力学与控制过程开展研究,建立服务航天器向目标航天器逼近过程中的相对姿态运动模型和相对位置运动模型,在目标航天器本体坐标系下,采用直线逼近制导律,基于经典的比例-微分控制律对逼近过程中的相对运动状态进行跟踪控制.最后,建立Simulink动力学模型并开展仿真分析,仿真结果表明六维相对运动模型的可靠性以及控制方法的有效性.     

转动惯量未知的非合作目标角速度估计方法研究

针对转动惯量未知的非合作目标的姿态角速度估计问题,将解算得到的非合作目标的惯性姿态作为测量信息,估计姿态角速度和姿态动力学参数（即转动惯量比）．首先,应用非线性控制系统的几何理论对待估计的状态扩展系统进行能观性分析．然后,利用UKF设计相应的滤波估计算法．仿真结果表明,本文所设计的方法能够精确估计出非合作目标的姿态角速度与转动惯量比．     

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

摘要： 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.     

基于视觉技术的非合作航天器相对位姿测量方法

提出一种基于特征信息融合的非合作目标相对位姿测量方法,该方法以航天器自有的特征信息作为识别目标,采用椭圆轮廓和特征角点相结合的方法对非合作目标特征进行识别,解决了位姿测量中无合作标志器提供理想特征信息的问题。针对典型的卫星目标模型,进行了非合作目标相对位置姿态测量方法的验证试验,实验结果表明:该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

一种基于李群描述的深空探测器姿态估计方法

针对深空探测器姿态估计问题,提出了一种基于星敏感器的深空飞行器姿态估计新型算法,用李群替代了传统的四元数来描述姿态,避免了四元数转换为姿态矩阵产生的非唯一性和复杂计算等问题。该算法给出了基于星敏感器的姿态观测方程和空间中刚体的运动学模型在李群下的描述并提出了一种基于李群的滤波算法,完成了深空飞行器动态姿态的确定。该线性化模型解决了传统非线性模型在滤波过程中产生的误差,同时省去了四元数转化为姿态矩阵的步骤,减少了计算量。最后,仿真实验中对比了传统的基于四元数的姿态确定算法,可以看出该算法具有更好的稳定性和准确性。     

基于截断最小二乘和半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计

面向空间在轨服务和碎片清除的重大应用需求,围绕空间光场复杂、空间目标尺度变化及相对姿态与位置强耦合等难题,提出了一种基于截断最小二乘与半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计方法。基于TOF相机,首先进行体素下采样,提取快速点特征直方图(FPFH)特征,考虑目标的局部几何结构尺寸,计算两组FPFH特征的相似度并预测特征之间的对应关系,采用截断最小二乘和半正定规划方法对姿态和位置进行解耦,实现了空间非合作目标的相对位姿估计。使用非合作目标的3D模型进行仿真验证,仿真结果表明：该方法在三种不同高斯噪声强度下具有较好的估计特性,为后续的工程应用及在轨任务实施提供了理论与技术支撑。