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为实现自主机器人大尺度弱纹理场景下局部精准和全局无漂移的状态估计,提出一种视觉惯性与全球导航卫星系统多源信息融合的同时定位与地图构建算法。首先,通过在局部状态估计中加入线特征来更直观表示环境的几何结构信息,有效提升了弱纹理场景中关键帧之间相对位姿估计的准确性;其次,通过引入线性误差表示,将线性特征表示为直线端点上的线性约束,从而将线特征整合到基于特征点算法的线性表示中,有效改善算法在重复线特征场景下的鲁棒性。最后,使用多源信息融合算法,融合视觉惯性与GNSS测量信息实现了局部精确和全局无漂移的位姿估计,有效解决了大尺度弱纹理场景下的精准状态估计问题。多个公共数据集的评估结果表明,所提出算法的鲁棒性更强、定位准确度更高。 相似文献
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针对线阵扫描型激光雷达在非合作失稳航天器三维模型重建过程中,存在运动目标线扫数据畸变且目标因失稳导致运动特性难以准确估计问题,提出一种带畸变自修正式三维重建方法,并进行畸变容忍度临界值分析。该方法基于测量系统的角精度与测距精度设计畸变容忍度临界值判定条件,首先根据实际工况与判定条件进行比对,判定是否对线扫数据进行初始畸变恢复;其次,对相邻扫描带畸变点云依次进行配准获取目标运动增量、解算目标瞬时运动参数;然后对目标运动参数进行自修正式处理,去除特征突变点干扰;同时依次恢复点云到初始几何位置,完成初始目标三维重建;最后,通过系统进一步迭代,位姿增量自收敛直至最终满足重建精度要求。仿真结果表明,该方法在缺失非合作目标先验信息的情况下,能够有效避免因线扫描导致的畸变问题,并较为快速地实现满足精度要求的目标三维重建,有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对日-地Halo轨道到日-火Halo轨道的小推力轨道转移问题,给出一种基于不变流形理论和Gauss伪谱法的优化设计方法。首先,在日心惯性坐标系中建立小推力轨道优化模型,并基于不变流形理论给出轨道转移中流形出口和入口的选择原则,应用该原则在日-地系统中选择流形出口,在日-火系统中选择流形入口,并将其作为轨道转移的初末状态;然后基于Gauss伪谱法将最优控制问题离散化为非线性规划(NLP)问题,并采用基于逆多项式的形状算法给出了NLP初值的计算方法;最后对该轨道转移问题进行了数学仿真。仿真结果表明:Gauss伪谱法可有效用于小推力日-火Halo轨道转移的优化,且采用逆多项式形状算法得到的初值具有初始误差小,使得NLP收敛速度快的特点。 相似文献
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针对卫星编队飞行相对位置协同控制问题,基于编队卫星相对运动非线性动力学方程和一致性理论设计了两种自适应协同控制器。首先,在卫星质量不确定和星间信息交互存在通信时延的条件下,设计了一种全状态反馈自适应协同控制器,并证明了该控制策略对空间摄动力的鲁棒性。其次,进一步考虑速度信息不可测的条件下,采用滤波器设计了一种无速度反馈的自适应协同控制器。最后,以编队构型重构为例对两种自适应协同控制器进行了仿真校验。仿真结果表明:两种自适应协同控制器均可有效应用于卫星编队飞行相对位置的协同控制,能够保证编队卫星对各自期望轨迹跟踪的同时暂态保持编队构型的稳定,具有较高的控制精度。 相似文献
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惯导/测距/测速相结合的安全软着陆自主导航方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对地外天体软着陆中惯导误差随时间增大,无法提供准确的高度和三维速度信息的问题,提出了一种惯导、测距和测速相结合的安全软着陆导航方法。该方法以惯导为基础,利用测距仪修正惯导的高度信息,利用测速敏感器修正惯导的速度信息。详细介绍了惯性导航的基本原理及测距、测速组合修正的策略,对软着陆过程的动力学模型、敏感器测量模型、滤波方程、地形对修正的影响,以及组合使用的策略和算法等问题进行了论述。数学仿真结果表明惯导、测距和测速相结合的方法能够满足安全软着陆的需要。 相似文献
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航天器薄壳柔性附件展开耦合行为特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究大范围运动柔性附件几何非线性和耦合效应与中心刚体的精确动力学行为,以薄壳结构柔性附件为研究对象,引入非线性应变和位移关系,利用虚功原理推导了做大范围运动带柔性附件航天机构的完整非线性动力学模型,所构建的模型包含了非线性几何变形及附加非线性项。针对线性和非线性模型,相应开展了大范围运动航天机构刚柔耦合数值分析。结果表明,随着转速增大,线性与非线性模型动力学特性产生根本差异,指出线性模型忽略了非线性耦合项的不足,而非线性模型可精确地预测大范围运动带柔性附件航天机构动力学行为。结论对航天机构定向和跟踪操作的动力学与控制具有重要的理论价值及工程实际意义。 相似文献
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针对临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标跟踪的问题,提出一种经度-纬度-高度坐标系(Longitude-Latitude-Altitude, LLA)下基于目标轨迹特性分析的三维投影跟踪算法。首先,针对临近空间目标在经纬方向上的线性高超声速运动和高度方向上高机动频率运动的不同,将目标量测分别投影到经纬平面和高度方向上,并通过分段跟踪处理,以减小耦合误差对目标跟踪精度的影响;接着,在对目标高超声速特性充分分析的基础上,利用经纬方向上的点迹归并和凝聚处理,以有效解决目标高超声速运动所引起的分裂问题;然后,在对目标高度IMM跟踪的基础上,通过对加速度突变的合理检测和补偿,以进一步实现目标在高度方向上高机动频率运动的可靠跟踪;最后,结合统计学原理,将目标在同一时刻不同跟踪段中的状态估计相关联,以有效实现临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标的精确跟踪。仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。 相似文献