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【发明授权】小天体附着光学导航特征递推优选方法_北京理工大学_202110232928.2 

申请/专利权人:北京理工大学

申请日:2021-03-01

公开(公告)日:2022-08-23

公开(公告)号:CN112985420B

主分类号:G01C21/24

分类号:G01C21/24;G01C21/20;G01C11/00

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2022.08.23#授权;2021.07.06#实质审查的生效;2021.06.18#公开

摘要:本发明涉及小天体附着光学导航特征递推优选方法,属于深空探测技术中自主导航领域。该方法在给定的相机采样时间间隔下,依据标称轨迹递推得到不同时刻下着陆器位置,利用相机参数计算出对应时刻下可见视场范围,得到一组序列可视范围;在附着开始阶段利用预估序列可视范围,以Cramér‑Rao下界为性能指标,实现对序列可视范围内光学导航特征的优化选取。本发明通过特征递推优化选取方法,降低星载计算机计算量,提高导航精度。

主权项:1.一种小天体附着光学导航特征递推优化选取方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤一:建立小天体附着动力学模型、光学导航观测模型并确定附着标称轨迹;在小天体固连坐标系下,小天体附着动力学模型为: 其中,r表示着陆器位置矢量;v表示着陆器速度矢量;T表示着陆器控制力加速度矢量;m表示着陆器质量;ω为小天体自转角速度;▽Ur为小天体引力加速度矢量;vex为逃逸速度,表示为vex=Ispg0,Isp为比冲,g0为地球表面重力加速度;边界条件约束: 其中,r0,rf分别为着陆器初始位置和终点位置,v0,vf分别为着陆器初始速度和末端速度,mwet为着陆器初始质量;r0,v0分别为着陆器在初始时刻的位置和速度,rtf,vtf分别为着陆器在末端时刻的位置和速度,m0为着陆器在初始时刻的质量;以SIFT特征点、角点和陨石坑中心点作为观测特征点;小天体表面上任一导航路标点pj在任一下降附着图像中检测的特征点测量量为: 其中,uj,vj表示导航路标点pj在图像坐标系下的像素坐标,f表示相机焦距,Cxj,Cyj,Czj表示导航路标点pj在相机坐标系下位置矢量的三轴分量,满足 式中,Cq表示附着点坐标系到相机坐标系的姿态矩阵;Lpj表示导航路标点pj在附着点坐标系中的位置矢量;Cpj为中间变量,Lr表示着陆器在附着点坐标系下的位置;为了实现着陆器精确附着,导航系统需要确定着陆器在附着点坐标系下的位置、速度信息;因此定义导航系统状态如式5所示;x=[LrTLvT]T5式中,Lr和Lv分别表示着陆器在附着点坐标系下的位置和速度;根据式1得到导航系统状态方程如下: 其中,nn表示系统噪声,其各分量为互不相关的高斯白噪声;观测特征点的观测方程为:Uj=hux+vu7其中,vu表示特征点的测量误差,为互不相关的高斯白噪声,hux为观测特征点的测量量;根据式7及所需约束条件得到标称轨迹tra,tra=a*8其中,a*表示标称轨迹;步骤二:递推光学相机在每一采样时刻的视场范围;首先,通过步骤一得到的标称轨迹确定着陆过程中各时刻着陆器的位置;相机始终垂直于着陆点所在平面,水平视场角与垂直视场角相等;光学相机的采样时间序列为t0,t1,...,tn,表达式如式9所示;ti+1-ti=Δti=1,2,...,n-19其中,Δt表示采样时间间隔;相机视场范围表示为:以相机在着陆点所在平面的投影点为中心点,边长为l的正方形区域;在ti时刻下,视场范围边长li表示如下:li=2sitanfov210其中, fov表示相机视场角,si表示在ti时刻着陆器到着陆点所在平面的距离,ri表示在ti时刻着陆器的位置矢量,为垂直于着陆点所在平面的法向向量;步骤三:对不同采样时刻视场范围中特征进行优化选取,实现着陆器在附着过程中利用动态特征导航,保证较高导航精度,同时,避免实时处理图像,降低星载计算机计算负担;Fisher信息矩阵F如式12所示; 其中,σj表示观测噪声标准差,各特征点观测噪声标准差一致,N为导航路标点数量;当导航路标点个数为N时,同一时刻不同路标点在Czj方向上坐标分量近似相等,即Cz1≈…≈CzN=Cz,则着陆器位置的Fisher信息矩阵为 其中,C表示姿态矩阵Cq的简写形式,不同观测量噪声强度相同;利用Cramér-Rao不等式判断待估状态估计量方差的公共下界;结合式12,估计误差方差阵P*的迹如式14; 式中,λj表示Fisher信息矩阵的特征值;结合式13和14得到N个导航路标点情况下着陆器位置误差下限; 利用上式对图像中特征点进行优化选取;对步骤二得到的序列视场范围中特征点进行筛选,性能指标如式16,选取N个特征点作为观测特征点; 步骤四:利用步骤三选取的观测特征点进行导航,实现精确附着。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京理工大学 小天体附着光学导航特征递推优选方法

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