基于双目视觉的空间非合作目标尺度 测量技术研究

对空间非合作目标的关键结构尺寸进行快速精准测量对于实现对目标的动态跟踪与捕获十分重要。文章针对未知形状的非合作目标,基于双目立体视觉测量原理,提出一种点云轮廓线的直接提取算法,不需要进行目标外形的3D还原,即可直接进行目标尺寸测量,从而可以根据外观轮廓线和外形尺寸来快速预估非合作目标的功能及大小。建立双目视觉立体测量实验平台对一个立方体非合作目标模型进行测量,通过MATLAB软件平台对上述算法进行仿真验证,结果表明测量值与参考值的误差为百μm级。     

基于特征模型的Halo轨道维持控制

平动点，尤其是共线平动点轨道在未来深空探测活动中具有重要的应用价值，但由于共线平动点轨道不稳定，运行在其上的航天器在无控情况下将很快偏离标称轨道，因此在实际任务中，轨道维持必不可少。针对地月系L₂点附近的Halo轨道维持问题，首先在圆型限制性三体模型下，利用Richardson三阶近似解析解、微分修正以及打靶法获得了用于维持控制的标称轨道；然后设计了基于特征模型理论的黄金分割控制器用于速度跟踪以及PD控制器用于位置跟踪；最后分别在圆型限制性三体模型和双圆限制性四体模型下进行了仿真分析。结果表明：在两种模型下，位置和速度的跟踪精度分别优于100 m和0.003 m/s，但双圆限制性四体模型下所需总的速度增量比圆型限制性三体模型下所需总的速度增量高一个数量级。     

无人机位姿测量的点特征视觉方法

针对无人机在动态环境下快速高精度定位的问题，提出了用单目相机对无人机上的人工特征点进行位姿解算的方法。在无人机上放置一定数量的小型LED灯，并将其作为视觉测量的特征点，并以其中一个点作为原点建立无人机机体坐标系。通过多场景测量确定特征点在机体坐标系下的三维位置，再将三维位置与特征点在图像中的成像位置相匹配，最后使用EpnP算法求解出无人机的位置和姿态。在实验部分，利用三轴移动平台和三维转台，分别对位置解算结果和姿态解算结果进行误差测量。试验结果表明，位置解算误差在2%以下，姿态误差在8%左右。同时，该算法的处理时间在2 ms左右，该算法可以满足无人机对定位的实时性和精度的要求。     

利用地月平动点轨位资源拓展航天器应用

作为地月空间中的一种重要资源,利用地月平动点轨道可以构建多种新型航天器系统,具有重要的应用价值。文章总结了国内外在地月平动点轨道应用方面的研究和论证情况,介绍了地月平动点及其轨道的特点,分析了地月平动点的可能应用领域,并提出了在对地实时观测和态势感知等方面的应用方案设想,分析了地月平动点应用涉及的轨道设计、远距离通信等关键技术,并给出了未来发展建议。     

水平导航控制律设计及仿真验证

通过分析水平导航控制原理及导航点的切换逻辑,设计水平导航控制律,并进行六自由度非线性仿真验证。