空间机械臂抓取目标动力学与寻的制导控制

针对安装有两连杆机械臂的航天器对地球圆轨道上的空间目标已形成自由绕飞（即满足齐次C-W方程）的情形,研究通过机械臂抓取该目标的系统动力学建模与制导控制问题。在目标固连旋转参考系下,运用非惯性系下的拉格朗日分析力学,建立了两连杆机械臂系统动力学方程。忽略惯性耦合影响,对模型进行了合理简化,在此基础上设计了机械臂末端执行器即机械手抓取目标的寻的制导控制规律。然后代入原始复杂模型,进行数值仿真校验。结果表明,在机械臂载体自由绕飞空间目标的条件下,机械手能够准确地抓住目标。     

基于局部均值差分的红外小目标图像背景抑制算法

复杂背景条件下红外小目标检测是提高红外武器系统探测距离的有效措施之一。针对小目标的特点提出了一种基于局部均值差分的红外小目标图像背景抑制算法。首先,通过优化的高通滤波进行初始背景抑制;然后,在分析小目标与背景像素差异的基础上检测目标潜在区域;最后,通过局部分割和特征分析实现抑制背景并增强目标。仿真结果表明,对于复杂地物及云层背景的红外图像,所提算法在提高目标信噪比及对比度方面均有较强的稳定性。     

基于标签多伯努利滤波的衍生目标跟踪算法

针对现有随机有限集(RFS)滤波器在低信噪比环境下对衍生目标跟踪性能严重下降的问题,提出了一种基于Delta扩展标签多伯努利(δ-GLMB)滤波器的改进算法。基于随机集理论和伯努利衍生模型,推导了新的预测方程,并采用了假设裁剪及分组手段和多伯努利近似技术以降低算法的计算量。针对假设增多引起的虚警问题,将多帧平滑思想和算法相结合,利用标签信息对新目标进行回溯处理。仿真结果表明,所提算法能对目标数目进行无偏估计,在低探测概率和强杂波环境下性能明显优于概率假设密度(PHD)算法,计算开销在衍生初始阶段增长快于PHD,目标较分散时低于PHD。     

顺轨拦截模式剩余飞行时间估计方法

匹配顺轨和逆轨拦截模式的估计方法是精确计算剩余飞行时间(TGO)的必要条件,适用于逆轨拦截模式的TGO估计方法并不适于顺轨拦截模式。为此,针对顺轨拦截模式,分别提出了拦截机动/非机动目标的TGO估计方法。通过对线性制导方程的变形求解出了拦截弹的飞行弧长,并根据预测的碰撞点位置求得了TGO估计的解析式。该求解方法通用性强,适用于弹道成型制导律的TGO估计。以负比例(RPN)和扩展RPN(ARPN)为制导框架,与经典方法进行对比,所提出的TGO估计方法精确度高,能够有效提高导弹的制导性能。     

星图匹配观测三角形优化选取技术

为了提高三角形星图识别算法的成功率,减少匹配过程中的计算量,进而提高星敏感器实时输出姿态的性能,提出一种星图匹配前“二次优化”选取观测三角形方法,该方法在在初选观测三角形的基础上,对观测三角形进行第二次优化筛选,进而提高星图识别环节的效率。优化选取观测三角形是基于QUEST定姿原理,将观测三角形的边与夹角的约束关系转换到像平面上。全天球遍历分析统计结果表明：在12°×12°视场中,采用本文提出的方法,可使一次匹配成功并输出可用于星图验证环节的较高精度姿态信息的概率提高60.9％,从总体上可大大减少星敏感器星图识别环节的计算量,并且每帧全天球定姿输出的时间一致性也被大大提高。     

GEO非合作目标超近距相对位姿视觉测量

提出一种基于几何特征综合匹配的双目超近距相对位姿视觉测量方法。首先,将失效卫星的矩形太阳帆板作为几何特征,采用综合匹配方法实现了双目图像的高精度匹配,随后基于几何特征指标参数判别和ROI检测方法,实现了卫星太阳帆板特征点组的识别与提取,在此基础上,进一步建立了目标坐标系,通过三维重建完成了超近距阶段失效卫星的相对位姿高精度解算。最后建立了高精度双目视觉超近距相对测量实验系统,结合所提出的综合匹配算法和相对位姿解算方法,完成了动态非合作目标的相对位姿测量实验,实验结果说明所提出的方法具有较好的实时性和较高的精度。     

面向空间抓取任务的目标轮廓跟踪方法

在空间抓取任务中,视场背景复杂,光照条件变化剧烈,而且存在相对运动。文章提出了一种新的动态轮廓特征检测跟踪方法。首先在灰度梯度法基础上,引入形状匹配、面积筛选和自适应灰度阈值调整方法,提高了轮廓提取的鲁棒性。随后,基于该提取结果,利用图像序列的时域相关约束辅助GVFSnake算法进行轮廓跟踪,提升了动态检测速度。最后,考虑到空间抓取任务的实时性需求,采用CUDA运算架构对算法进行并行化处理,并对一组序贯图像序列进行了轮廓跟踪实验。实验结果表明,此方法在CUDA平台下轮廓跟踪速率达到了10帧/s,在保证轮廓检测的准确性的基础上,明显改善了检测速度。     

基于局部径向二值模式的三维人脸识别

针对人脸识别中局部特征的提取,提出了局部径向二值模式(LRBP,Local Radial Binary Pattern),并将其用于三维人脸识别.首先,对经过预处理的人脸深度图像进行区域划分;然后用局部径向二值模式提取子区域的特征序列,并将其链接在一起构成三维人脸的特征向量;最后,利用Fisherface方法对三维人脸特征向量进行训练和识别.在中国科学院自动化研究所三维人脸数据库中选取样本,利用LRBP对其进行识别,结果表明该方法在基本不损失识别率的前提下,可以有效提高识别的效率.      

鲁棒的红外小目标视觉显著性检测方法

鲁棒的红外(IR)小目标检测是自动目标检测的关键技术,低信噪比条件下的红外小目标检测一直是业内研究热点.为了能有效地检测红外小目标,对红外小目标若干表观特征及其视觉显著性进行了分析,提出一种基于多尺度图像块统计序对比度(MOCIP)的红外小目标视觉显著性鲁棒检测方法,采用两步级联多尺度图像块统计序对比度算法抑制背景和噪声,提升目标强度,获得红外小目标显著性图,并利用自适应阈值实现目标检测.本文详细给出了红外小目标视觉显著性的检测算法,使用红外小目标图像对检测性能进行了实验验证,并与其他检测方法进行了对比.实验结果表明,所提出的方法能够在低信噪比条件下克服噪声和复杂背景的影响,有效地对红外小目标视觉显著性进行检测.