RJMCMC粒子滤波方法在月球探测器自主天文导航中的应用

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化等问题,提出了一种将RJMCMC(可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗)算法应用于月球探测器自主天文导航粒子滤波器中的新方法.计算机仿真结果显示了该方法在加快收敛速度、提高导航定位精度和自适应调整粒子个数方面的有效性和可行性.     

导航卫星有效载荷技术现状及发展趋势

介绍了国内外导航卫星系统有效载荷技术发展状况，重点介绍美国全球导航定位(GPS)卫星系统和欧洲Galileo导航卫星的星上有效载荷技术，分析讨论了未来导航卫星有效载荷自主生存、星间链路、抗干扰等新技术以及有效载荷技术的发展趋势。     

朔月期间基于SEMOI的卫星自主导航方法研究

为解决朔月期的卫星自主导航,提出了一种利用日地月光学信息(SEMOI)的实现方法。利用朔月期卫星-太阳方向矢量与卫星-地球方向矢量间夹角,由迭代最小二乘法估计历元时刻的卫星定位数据,并以轨道预报方式实现卫星自主导航。给出了计算流程。仿真结果表明,该法的定位精度可满足民用卫星的导航要求。最后讨论了采样周期和敏感器精度等因素对定位精度的影响。     

基于联邦UKF算法的月球探测器自主组合导航

研究了月球探测器在地一月转移轨道阶段的自主导航方法，提出了利用地月位置信息和星光角距测量信息实现探测器自主组合导航的方案。针对导航系统的状态方程非线性的特点，将Unscented卡尔曼滤波算法和信息融合技术相结合，设计了新的联邦滤波器并应用于自主导航系统中。对这种导航方案进行了数值仿真，和传统的联邦滤波算法进行了比较。仿真结果表明，所提出的组合导航方法和联邦滤波算法的导航位置估计精度约为1km，速度估计精度约为0．01m／s，并且具有良好的鲁棒性和容错性能。     

月球车的视觉和自主导航系统

基于当前对于月球车、火星登陆机器人等的研究结果，介绍了月球车的视觉系统、控制方案和路径规划方法，并提出了对于月球车的控制方案的见解和路径规划的一些方法。     

空间站智能自主控制

首先分析了空间站及其运动控制系统的任务及特点，指出开展空间站智能自主控制研究是系统任务复杂性及不确定性的必然要求，已经迫在眉睫。然后介绍了一种新的智能控制方法——即基于全系数特征模型描述的智能控制方法，这是实现空间站智能自主控制的重要理论基础。最后提出空间站智能自主控制系统的结构组成。     

一种采用衰减记忆滤波的环月航天器自主导航方法研究

针对环绕月球运行的深卒探测航天器提出了一种新的自主导航方案，该方案是以两个环月航天器之间的相对位置矢量信息作为量测量，结合轨道动力学方程，对航天器的轨道自主估计确定，方案中考虑了符合实际的复杂摄动影响，并对描述动力学特性的数学模型与噪声的统计模型不准确而导致的滤波发散问题，提出利用一种经过衰减记忆改进的平方根非线性滤波（SRUKF）算法进行解决。对所提方案做了大量的计算机仿真，同时洋尽的分析和比较了由于衰减因子及采样周期变化所带来的影响。从仿真结果上看，衰减记忆滤波处理能够很好得抑制非线性状态转移条件下的滤波发散趋势。     

基于日地月方位信息的近地轨道卫星自主导航

研究了用日地月方位信息进行卫星自主导航的方法。给出一种最小二乘导航算法。用 Gorddard空间飞行中心发布的我国实践 5号卫星的轨道数据 ,在对地定向三轴稳定的姿态运行模式下 ,模拟出了日、地、月在卫星本体坐标系中的方位测量数据。数字仿真实验结果表明 ,在地球敏感器噪声 0 .10°( 3σ) ,日、月敏感器噪声 0 .0 3°( 3σ)情况下 ,一天之内的导航径向误差在 - 30 0 m～ 2 0 0 m波动 ,相对地心的方位误差不超过 0 .0 4 1°     

一种基于光流计算的机器人视觉与行为模型

主动环境探测与准确的行为控制近来已成为机器人领域的重点研究课题，它直接关系到机器人对环境的适应能力，以及能否根据周围环境做出及时、准确的动作规划。该研究背景是月球探测机器人的智能导航，阐述了如何建立机器人视觉与电机行为关系的视觉与行为模型。在此模型中，机器人根据运动所引起的地面图像光流场变化来计算当前机器人运动状态。在实验室环境中，该方法具有运行速度快，工作稳定等特点。这种视觉与行为模型可以用于今后的自主机器人主动目标跟踪和动态避障等实际导航项目中，具有一定的现实意义。     

基于Agent的卫星自主控制体系结构

介绍了Agent的一般概念,分析了DS-1型、ST7型、混合型、基于结构分解型,以及基于功能分解等典型卫星自主控制体系结构的组成和实现过程,并在此基础上提出了卫星自主控制体系结构设计应遵循的若干原则。