高超声速流动壁面催化复合气动加热特性

针对高超声速流动壁面催化特性,计算了不同壁面催化复合系数条件下的球锥驻点热环境。引入了经验证的数值求解Navier Stokes方程的方法,在不同壁温500K～2500K的条件下分别分析了O 2和N 2气体在壁面处的催化复合气动加热特性,得到如下结论：（1） 原子复合放热将提高近壁面温度梯度,改变近壁面组分分布;原子复合放热一部分加热飞行器形成组分扩散热流,一部分加热近壁气体提高近壁温度梯度。（2） 在壁面催化复合系数较小时,原子复合放热主要转化为组分扩散加热,对于不同壁面温度,壁面催化复合系数α<0.1时,单一气体反应组分扩散热流小于总热流的20%。     

月面环境三维激光SLAM技术

同步建图与定位（SLAM）可实现月球车在未知复杂月面环境下的定位与导航,月球表面由陨坑、石头等起伏地形构成,缺乏树木、建筑物等地面存有的显著特征,大量特征不显著的点云数据会对月球车定位精度和实时性造成影响。本文提出了一种针对月面环境的显著特征点云提取方法以及基于曲面定位能力估计的增量式优化算法,通过Fisher信息矩阵计算曲面定位能力指标,获取机器人位姿估计的不确定性测量,利用增量式的SLAM方案进行优化,用于提高定位精度与实时性。通过在Gazebo （物理仿真平台）仿真场景下的测试,验证了算法性能。     

非合作机动目标交会的相对位置控制

研究目标航天器存在机动的情况下追踪航天器与目标航天器的交会问题.只利用两航天器之间的相对位置测量信息,考虑目标机动、外部干扰以及状态耦合,提出一种改进的特征压缩方式并建立相应的解耦特征模型,基于该特征模型设计解耦的自适应控制方法实现追踪航天器与机动目标航天器的交会.仿真结果验证了算法的有效性,并表明其优于传统的PD控制方法.     

低功率氮氢电弧加热发动机非平衡数值模拟

文章对低功率氮氢电弧加热发动机进行了双温度化学非平衡数值模拟研究,模型中包含总的能量方程和电子能量方程,等离子体组分包括分子、原子、离子和电子等7个组分,采用的化学动力学模型中包含了氮氢组分解离、电离等重要的动力学过程,气体的物性根据当地的组分和温度实时计算。通过计算获得了发动机内部气体温度及各组分数密度分布。结果表明,发动机轴线附近等离子体接近热力学平衡,而在发动机阳极壁面电弧贴附区域等离子体明显偏离热力学平衡;计算获得的组分分布表明电弧加热发动机内存在反混合过程,即发动机内各组分分布与入口浓度分布明显不同。氢组分由发动机中心到阳极壁面沿径向呈现先减小后增大的趋势;而氮组分的浓度分布趋势与氢组分相反;进一步的分析表明,发动机内各组分的扩散主要受到气体解离和电离过程引起的浓度梯度所驱动。     

基于单目三维重构的空间非合作目标相对测量

为了解决非合作目标的相对测量问题,提出了一种基于单目图像序列目标重构结果的非合作目标相对位姿测量方法。该方法将目标的三维重构与相机的位姿信息计算相结合,首先利用观测前期得到的图像序列,通过非线性优化算法计算得到目标上部分三维点坐标;然后基于该三维点集合,建立递推深度模型,对相机的相对位姿信息和新观测到的目标点同时进行卡尔曼滤波估计。航拍测量试验表明,随着图片数量的增多,精确重构点的比例（重投影误差小于1个像素的点）不断提高,80%的图像中精确重构点比例优于89%;基于公共数据集的试验表明,该算法对姿态估算精度可达1°以内,位置测量的精度可达到2cm以内。以上试验结果表明,该算法具有较高的测量精度。     

一种非合作卫星目标立体视觉测量技术

针对空间非合作卫星近距离的相对位置和姿态测量问题,提出一种立体视觉测量技术.使用激光雷达为双目立体视觉提供先验距离信息和粗略姿态,在双目相机左右图像特征提取时增加视差范围约束,限定左右图中同名特征点提取的范围,可避免杂光条件下局部复杂纹理的干扰,有效降低计算复杂度,提高图像处理的速度.通过地面闭环试验对测量技术进行了验证,实验结果表明方法的有效性和先进性.     

一种结合深度学习的运动去模糊视觉SLAM方法

针对高动态环境下视觉同步定位与地图构建(SLAM)系统的可靠性受运动模糊的限制,研究了一种基于生成对抗网络(GAN)和AKAZE特征点的运动去模糊视觉SLAM方案。首先,对因相机快速运动而产生的模糊图像进行AKAZE特征点的提取与检测,并根据特征点分布的丰富程度计算图像块权重,结合灰度图像的方差信息建立特征点与模糊程度之间的量化关系表;然后,将达到模糊分数阈值的图像同步输入至改进GAN模型,该网络以端对端的形式恢复中心模糊帧的纹理信息;最后,对输出的清晰图像重新进行位姿估计,以参与ORB-SLAM2后端优化过程。在公开数据集TUM上进行测试,对于受模糊影响较严重的数据集,该方案可以显著降低相机轨迹估计的整体误差,同时维持较好的鲁棒性。     

导弹从发射箱热发射过程的数值分析

采用三维可压缩雷诺平均Navier-Stokes方程和k-ε湍流模型，研究了导弹出箱过程中，弹体姿态偏转后弹底周围环境及发射箱内的流场特性。首先，以超声速欠膨胀射流撞击平板实验为算例，对数值方法的有效性进行验证。其次，分别对导弹在约束期和半约束期箱内流动特性展开研究。研究表明：喷管尾流在发射箱内会形成强烈的引射效应。同时，在弹底会出现明显的回流区域，使导弹出箱时受到额外的阻力。考虑偏转后，发射装置受到的冲击载荷增大2倍以上，发射箱壁面受到的压力增加40%。而且，在半约束期，箱内的流场分布不再对称，会使得导弹受到额外的不平衡力矩。     

顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统

传统的同步定位与制图（Simultaneous localization and mapping, SLAM）系统在复杂环境下工作时，无法分辨环境中的物体是否存在运动状态，图像中运动的物体可能导致特征关联错误，引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性，本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先，使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测，然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点，提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试，结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升，尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比，本文方法在保持精度优势的同时，提高了运行结果的稳定性和时间效率。