基于立体视觉的非合作航天器相对状态估计
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《哈尔滨工业大学》 2015年
基于立体视觉的非合作航天器相对状态估计
周鼎
【摘要】:在轨服务和空间碎片清理等任务操作要求的提高,使得关于空间近场操作中高效、自主的相对导航方法研究成为热点问题。本文以非合作航天器自主交会相对导航为背景,采用双目立体视觉测量,利用最小二乘方法对图像信息进行重构获得相对状态,结合相对运动模型通过滤波提高估计精度,并针对目标惯量不确定情况下的相对状态估计问题进行研究。由于视觉测量只能敏感到目标航天器表面的特征,在质心相对运动模型的基础上加入相对姿态运动建立六自由度相对运动模型。考虑非合作航天器表面特征点分布的随机性,建立任意非质心点之间的相对运动模型,模型仿真结果表明,非质心点运动耦合引起的位置偏差在近场操作中的影响不能忽略。对计算机视觉中的位姿变换和成像原理进行研究,分析了空间目标的成像特点,考虑可能出现的图像模糊和降质问题,从图像降噪、复原和增强等方面对图像处理技术进行研究,并通过经典案例图片的处理验证相关算法的有效性。基于计算机视觉理论,建立双目视觉测量的几何模型,利用追踪航天器上获得的目标表面多特征点单副帧对图像,结合图像速度和视差信息,通过最小二乘方法对目标的相对运动状态进行了重构;将重构状态作为伪测量,引入线性化的相对运动模型,采用扩展卡尔曼滤波方法对连续多帧图像信息进行序贯处理以改善估计精度。仿真结果表明,与单纯利用图像信息的状态重构相比,滤波对估计精度的改善效果明显。针对相对导航过程中非合作航天器惯量不确定问题,考虑有部分目标惯量先验信息的情况下,利用对视觉图像信息的状态重构和序贯处理方法,设计了一套应用各惯量假设模型的并行扩展卡尔曼滤波方法进行相对状态估计,并通过贝叶斯极大后验估计方法比较各并行估计的累积残差信息,从而辨识出最接近真实惯量的一组假设和对应的相对状态估计。结果表明,本文设计的方法能够充分利用先验信息和测量信息,有效地改善惯量不确定情况下的相对位姿估计精度。
【关键词】:
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:V448.2;TP391.41
【目录】:
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