月面着陆器INS/CNS深组合导航方法

发布时间：2022-01-22 05:37

　　针对月面着陆器下降过程中的姿态快速调整需求,导航系统必须具备实时快速解算能力,而传统天文导航算法星图识别过程计算量大,占用了一定的硬件资源和能耗,限制了月面着陆器动态响应能力的提高。针对这一问题提出一种基于图像灰度误差的惯性/天文深度组合导航方法。该方法利用惯导辅助星敏感器构建灰度误差函数,根据灰度误差梯度优化姿态失准角,无需星图识别过程依旧可以完成对姿态的估计。仿真结果表明,在导航星数目不少于3颗时,该方法可在与惯性/天文松、紧组合姿态精度一致的前提下,将计算时间缩短60%,姿态精度维持在10″（非光轴）、50″（光轴）以内;在导航星数目小于3颗时,依旧可以进行导航解算,姿态精度维持在50″（非光轴）、100″（光轴）以内。将其应用于月面着陆器等实时性需求较高的背景中,有助于降低算法的计算量,节约硬件资源和系统功耗,为未来月面着陆器导航系统的设计提供新思路和理论参考。 

【文章来源】：宇航学报. 2020,41(12)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

灰度误差函数构建过程

由上节内容可知,I1和I2两副星图之间仅相差一个旋转关系?s,深组合模型的基本原理是通过调节 ? ^ s ,使两幅图之间的灰度误差均方差达到最小。为更直观地说明深组合模型的原理,不妨假设图像中只包含一个星点,此时I1, I2及图像灰度误差的物理意义如图2所示。根据灰度不变假设,式(32)可进一步写为

这里灰度误差函数 e i ( ? ^ s ) 的物理意义可以理解为ΔI中p2像素点处的取值,全局优化目标是令ΔI中所有点的灰度均方差最小。如图3所示,当 ? ^ s 偏离φs时,星点窗口内的图像灰度误差图像存在一个尖峰和一个低谷。深组合的目的是调节I1和I2之间的旋转关系 ? ^ s 使尖峰和低谷重叠,从而让灰度误差接近零。显然,沿图中红色箭头方向进行调节是最快速的,这一方向实际上就是 e i ( ? ^ s ) 对 ? ^ s 的梯度方向。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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本文编号：3601640