航天器位置姿态的光学测量方法研究

航天器间相对状态(相对位置和姿态)的准确测量是编队飞行的航天器实现自主控制的重要基础.介绍了一种基于计算机视觉理论及相机成像原理的航天器间相对位置姿态的光学测量方法,测试系统结构及工作过程;推导了航天器间相对状态的测量算法,并对可能存在的误差源进行了分析.由于采用四元数法描述姿态、CMOS相机作为图像传感器,从而使得测量系统结构简单、体积小、重量轻、功耗低,算法简单、速度快,近距离测量精度高,能够广泛应用于空间合作目标间相对状态的测量.     

标定飞机舵面角位移的双圆靶单目视觉方法

提出了一种基于计算机单目视觉的飞机副翼、襟翼、方向舵和升降舵等转动系统中的角位移传感器的标定方法。用一台位置固定的数码相机对平行于飞机方向舵转轴并固定在该舵面上的一个双圆靶拍照。经数字图像处理确定4个特征像点的像面坐标,根据透视投影原理推导出求靶面法线的方向余弦的解析表达式,无需在现场实时标定相机参数即可解算出靶面法线的相对方向。方向舵转动时,其角位移可用该靶面的角位移来表达。仿真结果表明该方案正确可靠,可用于航天器上实现实时自主测量交会对接时的相对位姿参数。     

基于视线制导的共面航天器自主交会控制研究

研究了基于视线制导的共面航天器自主交会控制.为便于设计适用于自主交会的控制方法,首先建立了视线坐标系相对运动方程,然后基于相对测量信息分别设计了纵向和法向控制器.纵向控制器是基于零控脱靶量算法所设计的一种新的自适应控制方法,完成交会速度和位置控制;法向控制器是一种姿态约束PI型比例导引,实现交会视线角的控制.所设计的控制器对不同初始交会条件具有良好的适应性.对圆和椭圆轨道交会仿真结果证明了该控制方法是有效可行的.     

基于递推公式的星载SAR高效反向定位算法

提出一种基于递推公式的星载合成孔径雷达(SAR)高效反向定位算法.该算法利用两组递推公式计算待反向定位目标点相对于参考目标点在SAR图像中的坐标增量,将上述坐标增量与参考目标点在SAR图像中的坐标相加,即可得到待反向定位目标点在SAR图像中的坐标.其中,输入参数为两目标点之间的三轴位置差.两组递推公式通过以目标点三轴位...     

基于可变视场角的空中加油锥套位姿精确测量方法

针对无人机自主空中加油近距视觉高精度导航问题,提出了一种基于可变视场角的空中加油锥套相对位置和姿态精确测量方法。首先构建了由多组不同固定视场角相机组成的双目视觉测量系统,提出了基于非线性滞环特性的相机组切换策略,有效克服了随着距离增加锥套目标在相机图像中比例逐渐减小而导致测量精度降低的问题。在此基础上,使用深度学习YOLO v2算法对首帧图像进行检测与识别,截取感兴趣区域(ROI)并进行图像处理,提取标志灯质心坐标。然后根据双目视觉原理进行三维重建,以计算出标志灯的空间位置。最后根据解析几何关系解算得到锥套相对相机的位置和姿态信息。空中加油对接过程视景仿真和地面实物试验表明,本方法在设定的测量范围内均能达到较高的相对位置和姿态测量精度,且满足实时性要求。     

一种空间两点交会无人机定位方法

为了克服传统的无人机单点定位方法误差大、定位精度不高的问题,提出空间两点交会定位方法。利用自身位置及姿态信息,构建空间三角形,通过坐标转换,求解目标坐标。试验结果证明,定位精度可提高至60 m。     

一种基于形态点特征的目标识别方法

脉冲激光扫描探测体制激光引信的处理对象一般为目标局部图像,由于获得的图像信息少,而且弹目交会姿态复杂多样,局部图像变化较大,识别比较困难。针对这一问题,提出了一种基于形态点特征的目标识别方法。该方法通过回波处理识别云雾目标,利用面积特征排除鸟类干扰,然后用形态学的处理方法对目标图像矩阵进行处理,提取形态点特征,利用点特征进行目标判别。进行了云雾回波实验并作了回波处理仿真,然后利用三维飞机模型对飞机姿态模拟,用得到的150个多种姿态的局部飞机图像进行了算法的验证,结果表明,92%能够进行识别,对弹目交会姿态适应性较强。     

交会对接:1+1=1

正今年11月3日,我国"神舟"8号无人宇宙飞船与"天宫一号"目标飞行器顺利进行了首次空间交会对接试验,实现了"1+1=1",成为世界第3个完全独立掌握空间交会对接技术的国家。交会对接的难点空间交会对接是指两个航天器(包括宇宙飞船、航天飞机、空间站等)在太空轨道上按预定位置和时间相会后在机械结构上连成一个整体,被称为载人航天的三大基本技术之一。即使在无人航天     

Projectile＇s Speed and Attitude Measured by Linear Camera

为测定弹丸的瞬时速度与姿态,利用标定过的线阵像机,在镜面摄像法下从2个视角对运动中的弹丸进行扫描成像.在研究了线阵像机的动态成像方程后,利用若干个目标特征点和对应的图像点,建立测量问题数学模型;通过两步法求解出弹丸的速度、姿态和初始位置8个参数.对不同像机参数下的不同弹丸几何尺寸和不同的运动姿态参数进行了图像仿真和测量实验,结果表明算法的姿态测量误差优于0.4°,合速度的相对测量误差优于2%.利用线阵像机成像模型和最优化算法测量弹丸速度与姿态参数具有较高的精度.     

基于线阵像机的弹丸速度与姿态测量

为测定弹丸的瞬时速度与姿态,利用标定过的线阵像机,在镜面摄像法下从2个视角对运动中的弹丸进行扫描成像.在研究了线阵像机的动态成像方程后,利用若干个目标特征点和对应的图像点,建立测量问题数学模型;通过两步法求解出弹丸的速度、姿态和初始位置8个参数.对不同像机参数下的不同弹丸几何尺寸和不同的运动姿态参数进行了图像仿真和测量实验,结果表明算法的姿态测量误差优于0.4°,合速度的相对测量误差优于2%.利用线阵像机成像模型和最优化算法测量弹丸速度与姿态参数具有较高的精度.     

末修子弹姿态运动在目标识别算法中的应用

弹下点至跑道中心线的距离估计是影响末修子弹命中精度的重要因素.捷联探测器测量值耦舍了子弹姿态运动信息,给距离估计带来较大的困难,针对此问题,通过建立伞一弹系统十二自由度动力学模型,分析了末修子弹的姿态运动特性以及姿态运动对子弹与跑道相对位置关系的影响,利用局部极值和迭代算法估计了弹下点至跑道中心线的距离.计算仿真结果与试验数据吻合较好,解决了探测器与弹体捷联情况下弹体晃动对确定子弹与跑道相对位置关系的干扰问题,有效地提高了子弹对跑道目标的命中精度.     

基于立体视觉的非合作航天器超近距离相对导航

为实现空间中无法直接获取位姿信息的非合作航天器的相对导航,在充分考虑目标星在空间中做自由翻滚的前提下,提出一种基于立体视觉的超近距离非合作航天器相对导航理论。根据相对位姿动力学模型推导其状态方程,利用立体视觉系统提供观测数据,在此基础上设计扩展卡尔曼滤波器,确定目标卫星相对于追踪星的相对位置,相对速度和角速度,从而优化和引导机械臂捕获目标航天器,并通过实例进行仿真验证。仿真结果表明:该方法对相对位置的估计精度优于0.01 m,相对姿态精度优于0.02?,能有效提高超近距离非合作航天器相对导航的精度。     

基于虚拟滑模控制方法的非合作航天器姿态估计

针对非合作航天器的非线性姿态估计问题,提出一种利用虚拟滑模控制思想实现对目标航天器姿态参数估计的方法。将立体视觉系统输出的实时观测数据作为虚拟控制系统的输入,将航天器的姿态动力学数学模型作为虚拟的控制对象,采用滑模变结构控制器计算出虚拟力矩控制量,从而使虚拟航天器的姿态与观测姿态同步,虚拟航天器姿态即为非合作航天器姿态参数的估计值。仿真实验验证表明,在存在系统误差及状态量初始误差较大的情况下,所提出的基于虚拟滑模控制的估计算法估计效果优于扩展卡尔曼滤波算法,并较好地协调了变结构控制鲁棒性与平滑控制抖振之间的矛盾。     

基于引战配合的弹目交会毁伤概率仿真研究

针对弹目交会的毁伤概率问题,提出了一种虚拟试验方法,对基于引战配合的弹目交会毁伤概率进行了研究,重点讨论了坐标系及坐标转换、仿真初始位置、Monte Carlo算法产生随机交会弹道等关键技术,设计了弹目交会仿真系统,基于该系统,针对某型反坦克导弹和某典型坦克进行仿真,验证了方法的有效性和正确性;基于该系统仿真的弹目交会计算结果与靶场试验的相似度为85％,所获结果已应用于某型反坦克导弹的引战配合总体技术方案.     

基于目标轴线的成像引信测距算法

针对智能弹药对地面车辆的测距问题,提出了一种基于目标轴线的成像引信测距算法。将弹目相对姿态表示为测量坐标系和目标坐标系之间的相对位置角,利用目标轴线长度和夹角的透视投影关系完成弹目距离解算。算法采用弱透视透视投影模型简化了解算过程,利用相对位置角提高了解算精度。误差分析给出了弹目距离和相对位置角对测量误差的影响。对不同相对位置角和弹目距离下的图像仿真结果表明,测距相对误差小于3%,结果稳定。     

智能弹药成像引信对地面车辆定位的算法研究

针对智能弹药对地面车辆的非合作定位问题,提出一种利用目标非合作固有几何特征的成像引信定位算法。建立了快速交会条件下的空间成像模型,结合地面车辆的特点提出了车辆轴线的概念;构建过轴线等特征直线和光心的平面,证明平面相交直线与目标轴线的平行关系,得到目标坐标系3个轴向的方向向量;以待定系数法描述车辆中轴面,通过建立点面距离关系推导实现了弹目相对位置的解算。分析弹目相对姿态对定位精度的影响,并通过仿真实验验证了误差规律。实验结果表明：智能弹药距地高度小于100 m时,定位相对误差小于5%,算法可有效地实现高精度定位。     

基于Battin-Vaughan算法的轨道机动任务规划

研究了空间交会远程导引阶段的轨道机动任务规划。将双冲量空间交会转化为高斯问题进行求解。采用Battin-Vaughan算法对机动初始位置和飞行时间的组合进行遍历计算,并做出机动时间、追踪器初始真近点角、所需特征速度的三维曲面图以及Δv等值线图,进行航天器空间拦截交会的任务规划。仿真结果表明了采用Battin-Vaughan算法求解高斯问题的优越性;对空间拦截交会等飞行任务而言,将绘制和分析Δv等值线图作为任务规划的辅助工具能直观快速的为工程应用提供参考。     

火炮身管指向测量中图像的特征提取与校正

针对在复杂环境下因目标点的提取精度不准而导致位姿测量误差较大的问题,提出了一种自适应阈值的预处理及特征点校正的方法。该方法将包含X形特征点的条状模板作为标靶固定在火炮身管上,经网格化搜索出适应光照的最优变换参数后,利用角点检测算法检测出初始角点坐标,结合特征点之间的几何约束及像素灰度值的分布特点,对所提取初始角点坐标分别进行多点校正与单点校正。实验验证表明:该算法适合大范围、高精度的动态姿态测量,高低角的测量误差在2.1 mrad以内,有效解决了工程实际中因环境复杂、特征角点检测不精准而导致位姿测量误差较大的问题。     

基于双卷积链的双目人体姿态距离定位识别

现有的基于无人机的目标定位与判别方法往往达不到实用性要求,而采用无人机常用单摄像头采集的图像信息往往只能获取二维信息,无法获得摄像头基于目标的相对距离。常用的基于双摄像头的距离采集算法又过于复杂,不够稳定,且要求开发人员具有较高的知识水平,固件开发门槛高,应用困难。因此,提出了通过双摄像头下人体姿态识别图像数据集,训练基于双通道Darknet-53基本结构的特征提取网络,运用其参数初始化YOLO-V2网络,通过在训练用于识别人体姿态图像中的人体位置、相对距离以及所属类别。实验结果表明：利用该方法进行人体姿态的人体位置和类别识别,相比于单卷积链的YOLO-V2在识别准确度提高了3.85%、4.83%,且在基于目标的相对距离上精度高于65%;新算法能有效用于无人机远距离快速识别人体姿态并取得较好的识别效果,满足实时需求。     

基于磁通门技术的车辆导航系统

基于磁通门技术的车辆导航系统,由航向及姿态角传感器、路程发送器和计算机组成.用于测量车辆航向角、姿态角及车辆行驶距离、解算航向角及姿态角、定位车辆、管理地图和车辆位置在地图上的显示.车辆定位采用航位推算法,在已知载体初始位置坐标时,经实时采集车辆行驶方向、车体纵倾角和车体行驶距离,将短时间内载体行驶路线视为直线,将三维行驶路线投影到平面,以此确定载体在平面内的位置坐标.