行星表面障碍检测与地形相关导航方法研究

发布时间：2020-11-21 20:30

　　 在陌生的地外天体表面开展探测活动,能够获取丰厚的科学回报,但也给着陆器、行星表面漫游器等深空探测器的导航技术提出了挑战。行星表面广泛存在的岩石是影响探测器安全着陆的主要障碍物,精确实现以岩石为主的检测与规避是探测器安全着陆及后续巡视探测任务开展的前提。由于通讯延时限制,精确软着陆任务要求探测器必须具备自主、实时确定位置和姿态的能力,而对于巡视漫游等任务,能够自主估计漫游器状态,感知危险地形也是提高任务安全性和效率,降低对地面支持系统要求的有效手段。因此,十分有必要针对探测器、漫游器应用的行星表面障碍地形检测方法以及自主导航方法展开研究。本学位论文结合国家973计划项目“行星表面精确着陆导航与制导控制问题研究”,对基于主、被动敏感器的障碍地形检测方法及地形相关自主导航问题进行了研究,论文主要研究内容如下:研究了基于主动激光雷达的岩石检测技术。在激光雷达获取的三维地形数据中检测包括岩石在内的具有地形起伏的障碍,关键在于排除起伏地形的干扰,准确的确定地形基准平面,提出了一种基于形态学滤波的快速基准平面确定方法,该方法首先对点云数据进行形态学滤波,剔除包括障碍物以及测量野值在内的基准平面外点,对滤波后的数据集进一步采用随机抽样方法获得最终的拟合平面。以形态学滤波作为数据前处理过程有效降低了数据集中外点的比例,缩短随机抽样时间的同时提高了基准面拟合的精度,数学仿真结果验证了算法的有效性。研究了基于被动图像的岩石检测技术。针对行星表面岩石边缘模糊不完整,基于边缘检测算法对岩石检测的准确率低的问题,提出了基于多尺度区域图像对比度增强方法。该方法以图像区域为基本计算单元,通过区域特征对比度信息实现图像对比度的增强,相比于边缘检测算子,该方法在降低算法的内存占有率的同时还能够提高岩石的检测精度。由激光雷达或双目视觉获得的行星表面三维地形数据,除了用来检测识别岩石等障碍地形,还可以通过三维特征匹配实现探测器位置姿态确定,受限于敏感器技术水平和地形遮挡等客观条件,三维地形数据往往是稀疏的,给地形特征提取和匹配带来了困难,针对这一问题,提出一种基于特征间有向距离描述的特征匹配方法,以特征之间的距离和对应的方向夹角为基本元素,构成地形特征描述集合,利用集合相似性判断特征是否匹配,以特征匹配方法为基础,建立了基于三维地形特征的最终着陆段探测器自主导航方法。着陆过程中采集的星表图像与导航地图库图像在尺度、视角等方面存在较大差异,使地图库图像与星表图像特征匹配十分困难,为解决该问题提出了一种天体三维地形辅助的视觉导航方法,将探测器携带的传统二维导航地图替换为着陆区三维地形,在着陆过程中导航系统根据预测的探测器位姿在线生成导航参考图像,也就是导航地图,减小星表图像和导航参考图像尺度差异。通过模板匹配确定着陆过程中采集星表图像中地形特征的真实位置,以已知位置的地形特征像素坐标为观测量,设计了导航滤波器确定探测器的状态。在未知地形环境自主确定航天器状态,同时定位与地图构建(SLAM)方法是解决该问题的有效手段之一,但是标准SLAM方法由于没有对导航路标主动重观测的过程,抑制导航误差累积的效果不理想,针对这一问题提出了带有主动重观测机制的未知地形中的自主导航方法,设计了基于显著性的导航路标提取和局部地形显著性评估方法,并构建了主动重观测触发条件,考虑重观测区域显著性、重观测路径长度和重观测路标比率给出了重观测路径选取方法,与标准的EKF-SLAM方法对比结果表明本文所提的主动SLAM方法在抑制导航误差方面效果更好。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V448.2
【部分图文】：

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本文编号：2893558