一种非合作目标相对位置和姿态确定方法

针对非合作目标中的从星若无法获得主星的动态信息时,就无法自主进行相对位置和姿态确定的问题,提出了一种采用陀螺、立体视觉系统和加速度计的相对状态确定方法。首先分别建立相对姿态方程、主星动力学方程和相对位置方程等系统的数学模型。然后根据这些方程组成的状态方程和立体视觉系统的测量模型设计了卡尔曼滤波器。该滤波器使得从星根据加速度计、陀螺和立体视觉系统的输出,在仅获得主星的外观特征和一些静态参数的情况下,能够自主进行相对位置和姿态的确定。最后,数值仿真结果表明,在相同仿真条件下,与使用主星陀螺信息的相对状态确定算法相比,该算法能够自主进行相对状态的确定,且位置和姿态稳态误差分别为0.05m和2°。     

飞机驾驶员视觉信息流系统工效综合评定研究

通过对驾驶员的视域、视觉信息流向、视觉信息获取工效的影响因素、视觉信息流工效的测定与评估方法的研究,建立了一套视觉信息流工效综合评估系统研究体系.研究的初步结果主要有:飞机驾驶员视域在水平面中存在最佳、较好、极限工效区,并且振动、反射眩光、噪声、显示字符的形状/颜色特征/对比度/显示方式等是影响信息获取工效的主要因素;飞机信息显示区域必须限于驾驶员视域,其显示布局及显示方式应符合视觉工效学设计原则.      

基于深度学习的无人机航拍目标检测研究综述

目标检测是提高无人机（UAV）感知能力的关键技术之一,其研究对于无人机的应用有着重要意义。与基于手工特征的传统方法相比,基于卷积神经网络的深度学习方法具有强大的特征学习和表达能力,成为目前目标检测任务的主流算法。近年来,目标检测技术已经在自然场景图像上取得了一系列突破性进展,在无人机领域的研究也逐渐成为热点。首先系统阐述了基于深度学习的目标检测算法的研究进展,并总结了相关算法的优缺点。对常见的航空影像数据集进行了梳理并介绍了迁移学习的方法;从无人机影像背景复杂、目标较小、视场大、目标具有旋转性的特点出发,对无人机目标检测在近期的研究进行了归纳和分析。最后讨论了存在的问题和未来可能的发展方向。     

基于双目视觉的战斗机武器系统校靶方法研究

针对战斗机制造、装配过程中测量任务繁重,以及现有战斗机武器系统校靶时普遍存在的设备笨重、效率低下等问题,提出一种基于双目视觉测量原理的战斗机武器校靶方法。设计了一种由红外LED构成的光电标靶,并通过转接架与战斗机各工位连接。双目相机拍摄所有光电标靶,进而获取LED点的三维坐标。利用基于最小二乘法的空间坐标转换原理解算出双目相机与各光电标靶的相对姿态关系,并结合坐标系传递原理最终求得各待测工位轴线相对于战斗机基准工位轴线的水平、垂直偏差角度,以完成校靶操作。根据校靶原理搭建3D仿真环境,分析了在校靶的过程中可能存在的误差源,并利用蒙特卡洛方法对校靶算法进行了仿真分析。仿真结果表明,相机标定误差对水平、垂直偏差角测量精度影响最大,标准差分别为0.0397°和0.0268°。该校靶方法能适用于战斗机武器校靶,同时可提高装配与测量过程中的工作效率与可靠性。     

联合EKF和EKPF的空间非合作目标单目位姿估计

针对微小卫星自主抵近任务中模型未知的非合作目标的相对位姿估计难题,提出一种联合扩展卡尔曼滤波EKF和扩展卡尔曼粒子滤波EKPF的非合作目标的单目位姿估计方法。以任务星相机坐标系为参考,构建非合作目标的相对运动模型。以目标图像中的特征点坐标为观测值,构建非合作目标测量方程。对相对位姿和特征点三维坐标进行初始化后,利用扩展卡尔曼粒子滤波估计目标相对位姿,利用扩展卡尔曼滤波估计特征点三维坐标。使用OpenGL生成非合作目标空间图像进行仿真验证,结果表明本文提出的非合作目标单目位姿估计方法可获得较高精度的位姿估计,且具有较好的鲁棒性。相比已有方法,本文方法不需要初始位姿假设,且能够有效减小计算时间,提高位姿估计效率。     

嫦娥五号探测器自主着陆视觉避障方法与评价

对嫦娥五号探测器的视觉自主避障系统组成、方案及原理进行介绍。采用光学粗避障加激光精避障的两级接力避障模式,在光学粗避障阶段利用K均值聚类对图像障碍进行分割,对分割结果采用Delaunay三角剖分,并设计安全系数评价方法选择安全落点;在激光精避障阶段提出概率模型评价点云所示区域的着陆安全性。对两级避障的在轨图像利用上述方法进行仿真分析,并对着陆区域的安全性进行评价。结果显示两级避障均合理有效。     

飞机蒙皮铆接质量视觉检测系统的构建

飞机蒙皮的铆接质量是影响飞机蒙皮性能的重要指标,在分析了蒙皮铆接质量检测要素的基础上,构建了飞机蒙皮铆接质量的视觉检测系统。通过分析视觉检测系统中图像分割方法的特点,使用改进遗传算法与OSTU方法相结合对蒙皮图像进行分割,取得了较好的分割效果,并在分割图像基础上,介绍了铆钉特征的提取方法以及检测要素的获取方法。     

视觉/惯性着陆组合引导方法设计与试验

为了满足复杂环境下无人机视觉着陆引导需求，通过试验分析了视觉定位方法的局限性，设计了一种基于误差状态滤波的视觉/惯性组合引导方法来解决视觉着陆引导中高延时和定位误检问题。采用时间同步方法完成视觉量测信息延时补偿，基于滤波新息自适应方差统计特性实现视觉定位结果误检判别，最后通过试飞试验完成着陆过程中视觉定位和惯性组合数据采集分析。试验结果表明视觉/惯性组合引导方法稳定可靠，能够有效提高视觉引导的实时性和连续性。     

一种基于双目视觉的卫星相对位姿测量方法

卫星位姿测量技术是与航天飞行器相关的空间操控活动中一项核心的支撑技术.考虑到太空环境中光源单一，且卫星表面一般为反光材质，提出了一种基于双目视觉的卫星相对位姿测量方法.在卫星面板标志点可见时，本文方法利用卫星对接环外环和卫星面板标志点测量卫星相对位姿.在卫星距离对接目标较近，无法观测到卫星面板标志点时，本文方法利用ORB特征点匹配测量位姿.为了增强鲁棒性，本方法还利用光流追踪法和卡尔曼滤波器优化位姿测量的结果.仿真实验结果表明，本方法能够在光源单一背景下对任意种类的卫星在对接过程中进行准确的位姿测量.