基于未知地标被动观测的弹群INS定位误差协同修正方法

针对弹群协同编队飞行中,编队成员单独使用惯导系统（INS）时存在定位误差发散的问题,基于相同性能的多套INS在相同环境下工作时,其误差近似呈零均值高斯分布这一特性,提出了一种利用成像导引头对航路上任一未知地标被动观测的弹群INS定位误差协同修正方法。首先,融合弹群中各枚导弹相对于地标的视线角量测信息及INS位置量测信息,利用最小二乘思想对未知地标进行协同定位;然后,基于估计得到的地标位置,利用各枚导弹相对于地标的视线角和方位角速率量测信息及INS速度量测信息,反过来修正弹群中各枚导弹的INS定位误差。最后,仿真验证了方法的有效性。     

基于IMM-UKF的航天器相对位姿确定算法

在航天器相对导航过程中,相对距离测量信息容易受到干扰,测量误差有较大的不确定性,通常基于单一模型的滤波算法无法对噪声进行辨识,很难获得精确的导航结果。针对应用Clohessy-Wiltshire(C-W)方程受到圆轨道假设的限制问题,研究了建立在惯性坐标系下的近距离相对运动方程(Lawden方程),建立了基于这两个方程的模型集。根据导航系统测量敏感器的特点,设计基于Rodrigues参数及无迹卡尔曼滤波(UKF)的交互式多模型(IMM)视觉相对位姿动态估计算法(IMM-UKF),在保证计算效率的前提下,确保相对轨道姿态确定的稳定性和精确性。数值仿真验证了算法的有效性和先进性。     

基于对偶数的航天器多特征融合相对导航算法

针对基于视觉的航天器相对导航问题,利用对偶数推导并给出了航天器相对耦合动力学方程,该方程一体化描述了追踪航天器相对于目标航天器的姿态运动和轨道运动,且考虑了由非质心点引起的相对姿态与相对轨道之间的耦合影响。在对偶代数的框架内,统一描述了目标航天器上的特征点和特征线,并基于特征点、线在像平面的投影建立了多特征融合的单目视觉测量模型。最后通过对系统状态方程以及测量方程的线性化,应用迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法对非质心点的相对运动状态进行了估计。仿真结果表明,本文的算法能够对航天器非质心点的相对运动状态进行较高精度的估计。     

基于三维地形匹配的月球软着陆导航方法研究

针对月球探测器定点着陆任务的需要,研究了基于三维地形匹配的导航方法。对三维地形匹配问题,将高程方差图局部极值点作为三维地形特征,在构建地形特征之间的相对位置与角度不变量的基础上,提出了基于投票的三维地形匹配策略。针对测量噪声统计特性的不确定性,将Sage\|Husa噪声估计算子与迭代卡尔曼滤波相结合,通过对测量噪声进行在线估计有效避免滤波精度下降甚至滤波发散的出现。数字仿真结果表明所研究的导航方法能够有效地实现探测器相对位置和姿态的精确估计。     

基于Sigma-point卡尔曼滤波的INS/Vision相对导航方法研究

针对无人机编队常用的leader-follower(领航-跟随)飞行模式,提出了一种考虑视觉导航设备输出时间延迟问题的INS/Vision相对导航方法,给出了leader与follower之间的相对惯导方程以及相对视线矢量测量原理.由于INS/Vision相对导航系统是一个强非线性系统,采用Unscented卡尔曼滤波融合相时惯导信息和相对视线矢量信息,从而估计出leader与follower之间的相对位置、相对速度和相对姿态,受姿态四元数的归一化限制,在滤波中采用罗德里格斯参数作为姿态误差状念,对于视觉导航系统量测量存在时间延迟的问题,给出了延迟后的量测量与当前惯导信息融合的方法,最后通过仿真研究证明了方法的有效性.     

nRF24E1在光笔式坐标测量机中的应用

为了发挥光笔式坐标测量VLN量速度快、移动灵活、携带方便的特点,利用无线单片机nRF24E1构建无线传输模块,给出了无线传输模块在光笔式坐标测量机中的应用方案,具体介绍了系统的硬件设计、通信协议和软件架构。通过实验验证,在10m通信距离内,无线传输系统能够稳定可靠地传输数据。因此在光笔式坐标测机中可以代替线缆使用。     

一种基于HVS模型的变换域数字水印算法

以人类视觉系统和离散余弦变换为基础,提出一种基于HVS感知模型的DCT域块分类水印算法。首先在水印嵌入前对水印进行了置乱,其次利用DCT域HVS的感知模型和图像亮度块的特征来控制嵌入水印的位置和强度,有效地提高了载体的保真性和水印的鲁棒性。实验结果表明,利用该算法实现的水印系统很好地兼顾了水印的透明性和鲁棒性,具有一定的实用价值。     

一种自由曲面视觉测量三维数据拼接方法

提出一种利用标志点构建全局测量控制点的视觉测量三维数据拼接方法.在被测自由曲面上粘贴标志点,并在被测区域放置基线尺,采用1台数码相机在不同视点拍摄标记点和基线尺图像,由此求解数码相机在不同视点的坐标系变换关系.在此基础上,根据立体视觉模型确定标志点三维坐标,转换到全局坐标系下,形成全局测量控制点.视觉传感器在不同位置对各局部区域进行三维扫描,获得局部区域内标志点在局部测量坐标系下的坐标,通过至少3个非共线标志点解算局部坐标系到全局坐标系的变换,从而将实现局部三维数据的拼接.该方法操作简便,适合现场使用.实验结果表明, x,y,z 坐标的拼接误差分别为0.03mm,0.02mm,0.07mm.     

一种图斑特征引导的感知分组视觉注意模型

 结合自顶向下和自底向上的信息处理策略,提出了一种新的视觉注意模型,该模型利用图斑特征信息引导感知分组过程,使注意力关注于任务相关区域。通过引入多尺度图斑,关联图斑和底层特征,新模型利用图斑特征建立先验信息的知识表达形式。对于给定新的场景,新模型能够使用先验信息,提高和目标对象相关特征的显著性。通过视觉预注意阶段计算得到的中间数据,提取图斑特征向量作为引导,不断迭代积累对象,合并区域表征对象,由表征简单对象开始,进而表征复杂对象,迅速有效地引导视觉注意力关注任务相关区域。实验比较了新模型、显著区域提取模型及波谱残留模型,证明了所提模型的优越性。