基于北斗三号短报文的共视数据压缩传输方法

共视时间比对通过交换两地共视数据完成远距离高精度的时间比对。针对无地面通信网地区,本文提出了一种基于北斗短报文的共视数据压缩传输方法,该方法通过将共视数据进行压缩,利用北斗的短报文功能对压缩后的共视数据进行实时传输,在无地面通信网的地区进行了共视时间比对试验。试验结果表明,本文设计的共视数据压缩方法具有较好的压缩效果,可以通过北斗短报文实现无地面通信网的情况下的实时共视时间比对。     

北京三号A/B卫星供配电分系统设计

北京三号A/B卫星供配电分系统为满足卫星敏捷机动及高功率的特点与需求,将传统电源控制器与配电器合为1台电源调控器单机(PCDU)。它采用42.0 V半调节母线拓扑结构,选用容量衰降速度更低、寿命循环性能更好的高比能量镍钴铝(NCA)锂离子蓄电池单体,以及平均效率不低于32%的太阳电池片,大大减小了质量。此外,任务规划软件中还加入了卫星电源系统仿真计算模型,为规划任务的可行性提供决策依据。供配电分系统在轨运行稳定,在轨数据与仿真计算模型运行结果相符,其设计可为类似功率等级的卫星提供参考。     

北京三号卫星遥感数据处理与应用

针对北京三号卫星多目标成像、条带拼幅成像、立体成像和沿迹成像等多种成像模式的特点,突破基于嵌入式设备的在轨智能观测和影像处理技术、适应多种成像模式的地面预处理技术及多视角卫星实景三维生产技术等,实现了“星地一体、提速提质”的能力建设。基于卫星高精度立体成像技术生成的实景三维产品,在数字孪生社区与城市精细化管理、矿区动态监测及地质灾害隐患识别等领域具有较大的应用优势,可以满足3维空间信息的相关需求,能进一步拓宽遥感卫星的应用领域和范围,持续提升卫星遥感大数据和空间信息综合应用服务水平。     

北京三号A卫星自主任务规划地影快速预报方法

星上自主任务规划是北京三号A卫星的一项创新性技术,显著提升了卫星的好用、易用性和智能化水平。为了满足自主任务规划的高实时性要求,文章提出了一种卫星进/出地影时刻的快速预报方法。首先,基于太阳-地球-卫星的相对位置关系,建立了每个轨道圈内卫星进/出地影时刻的解析估算模型和进/出地影时刻卫星满足的非线性方程;然后,基于获得的进/出地影时刻的估计值,使用对分法迭代求解非线性方程,获得进影和出影时刻的精确结果。仿真结果表明：在星载处理器上使用该方法预报一天的地影时间耗时约1.1 s,计算速度比现有星上预报算法提升了约100倍,具有较高工程应用价值。     

北京三号B卫星相机光学系统波前探测技术

介绍了一种波前探测技术在北京三号B卫星相机光学系统地面高精度测试中的应用,通过计算传感器接收到的相位差异信息进行波前反演,可以获得稳定且精度较高的波前信息。相位差异(PD)法是其中一种波前探测技术,在北京三号B卫星项目中进行了初步尝试,文章对其进行了介绍、分析和评估,该方法具有较好的稳定性和可靠性,并有潜在的应用前景。研究结果解决了现有国外商业测量软件对复杂结构的相机光学系统波前测量计算不足的问题,具有较高的工程应用价值。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

点目标假设下的二维精度体系研究

点目标假设下,在二维圆概率偏差线性公式的基础上,给出了基于纵横向均方根误差分段的精确公式。同时应用概率论正态分布理论,对二维情况下均方根误差、圆概率偏差和概率偏差的相互关系进行了研究,通过理论推导和数值计算给出了二维精度指标相互转换的拟合公式,完善了满足工程应用的二维精度体系。研究结果可在精度指标的论证、设计和考核中使用。     

含滑行时间约束的真空段弹道设计研究

由于动力系统及测控资源的约束,工程中存在着末级两次点火但滑行时间受限的运载火箭真空段弹道设计问题。基于线性引力场的假设,引入含滑行时间约束的切换条件,从而将含固定滑行时长的弹道优化问题转换成对两点边值问题的迭代求解和对运动方程的积分,并通过多个算例仿真验证了该方法的正确性和有效性。同时,研究了迭代过程中滑行段不同弹道预报方法对弹道设计的影响,结果显示较高的预报精度可以获得更优的弹道设计结果。该方法提供了一种新的弹道设计思路,在总体方案论证或初步设计阶段可以替代传统设计方法,以有效提升弹道设计效率,优化火箭方案。     

基于无人机载图像的局部精细拼接算法

近年来随着机载光电载荷功能的不断完善,航空侦察监视任务对图像情报采集效率、质量均提出了更高要求。针对飞行场景干扰因素较多导致图像拼接质量较差的问题,提出了一种适应性较好的局部精细拼接算法。首先,综合点特征与线特征建立射影不变特征子进行精确局部预配准;然后,基于准单应变换与共线性评价准则建立网格优化目标函数,提出了一种透视关系改善方法以减小扭曲失真;最后,检索图像最优缝合线并优化融合效果。基于实际无人机载图像的实验结果表明：所提算法比当前先进算法均方根误差平均降低了0.2290,直线斜率保留能力平均提升了13.95%,一定程度上优化图像质量并改善扭曲失真,适用于无人机载成像领域。     

一种面向工业机器人的高精度三维无序抓取系统

在航空航天、汽车等领域中,各类复杂工件结构复杂、纹理弱且混叠堆放,在智能制造过程中存在快速、高精度测量和识别难题。针对上述问题,建立了一种面向工业机器人的高精度三维无序抓取系统。基于面结构光三维测量技术,构建大场景固定基座的三维视觉测量装备,获取大型复杂零件的三维点云数据。建立零件点云模板,设置抓取点位置,利用点云配准技术识别零件并估计当前位姿。提出了一种手眼标定优化策略,实现了对工业机器人的精确引导,完成任意位姿零件的抓取,按要求装配于指定位置。实验结果表明,所设计的无序抓取系统平移误差为0.413mm,角度误差为0.123°,可以快速有效地对散乱堆叠零件进行高精度识别与定位,引导工业机器人准确抓取与放置,该系统可以在航空航天、汽车等领域的工业生产线上进行示范应用。