基于立体视觉的非合作航天器近距离相对导航

发布时间：2017-07-07 23:18

  本文关键词：基于立体视觉的非合作航天器近距离相对导航

  更多相关文章： 非合作航天器 立体视觉系统 相对位姿确定 扩展卡尔曼滤波 全维状态观测器 M-估计 虚拟滑模控制

【摘要】：随着空间技术的飞速发展,非合作航天器的空间临近操作已成为未来发展趋势之一。确定非合作航天器间的相对位姿,是实现非合作目标的交会与捕获等在轨服务操作的前提。由于非合作航天器不能实时有效地提供自身位姿信息,为高效地获得非合作航天器的相关参数,在追踪星上搭载具有非接触性、低能耗、高性价比等特性的立体视觉系统作为测量传感器对目标进行相对测量。本文对基于立体视觉系统的非合作航天器位姿确定算法进行了研究,以期找到更为实用、精度高、实时性好、可靠性强的导航方法,为非合作航天器在轨操作提供一定的参考。为了保证非合作航天器近距离跟踪测量的实时性和准确性,首先对立体视觉系统的测量原理进行说明,然后对近距离在轨服务中追踪星与目标卫星之间的相对姿态与轨道特性进行分析,建立了便于进行相对姿态与相对位置建模的坐标系,推导了相对位姿动力学模型,并提出了可行性验证方案。为确保追踪星安全可靠地逼近非合作航天器,需要精确地获取非合作航天器的相对位姿信息,因此本文根据相对位姿模型建立了系统方程,并基于立体视觉系统建立了观测方程,设计了EKF滤波器用于对非合作航天器进行位姿联合估计。由于采用EKF实现相对位置估计时,会因求解Jacobian矩阵而进行大量的求导运算,因此本文结合相对位置模型的线性特性,设计了线性状态观测器对相对位置进行估计,通过调整极点配置方案实现滤波快速收敛。此外,为提高定位导航的精度和可靠性,采用稳健M估计方法来减少测量过程中观测粗差的影响。针对现有滤波方法用于非合作航天器的姿态估计时,存在对模型精确性要求高、计算量大的问题,本文提出了一种利用虚拟滑模控制思想实现对目标卫星姿态参数估计的方法。并针对滑模控制的不连续开关特性引起的抖振问题,引入了一个滑模边界层可调参数,通过在边界层内施加模糊逻辑控制平滑滑模引起的抖振。为有效验证文中提出的用于相对姿态估计的EKF算法和虚拟滑模控制方法,本文搭建了基于立体视觉测量系统的相对导航半物理仿真实验平台,并进行了物理验证。
【关键词】：非合作航天器 立体视觉系统 相对位姿确定 扩展卡尔曼滤波 全维状态观测器 M-估计 虚拟滑模控制
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V448.2
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-14
• 注释表14-15
• 第一章 绪论15-23
• 1.1 研究背景及意义15-16
• 1.2 非合作航天器在轨服务技术研究现状16-19
• 1.3 非合作航天器相对位姿确定技术研究现状19-21
• 1.4 本文的主要内容及章节安排21-23
• 第二章 近距离在轨服务非合作航天器动力学建模与验证23-38
• 2.1 引言23
• 2.2 坐标系的定义及转换23-26
• 2.2.1 坐标系定义23-24
• 2.2.2 坐标系之间的转换24-26
• 2.3 双目立体视觉测量原理及深度恢复26-28
• 2.3.1 摄像机针孔成像模型26-27
• 2.3.2 双目立体视觉深度恢复27-28
• 2.4 非合作航天器近距离相对动力学建模与分析28-34
• 2.4.1 近距离航天器相对位置运动模型推导28-29
• 2.4.2 非合作航天器相对姿态运动模型推导29-31
• 2.4.3 近距离在轨操作相对运动模型的验证方法31-34
• 2.5 相对运动模型可行性仿真验证34-36
• 2.5.1 相对位置模型可行性仿真34-36
• 2.5.2 相对姿态模型可行性仿真36
• 2.6 本章小结36-38
• 第三章 运动模型/立体视觉组合的相对位姿估计方法研究38-54
• 3.1 引言38
• 3.2 立体视觉与运动模型信息融合的EKF滤波算法38-43
• 3.2.1 扩展卡尔曼滤波算法39-40
• 3.2.2 基于相对运动模型的系统模型40-42
• 3.2.3 基于立体视觉系统的观测模型42-43
• 3.3 基于状态观测器的相对位置估计算法43-46
• 3.3.1 线性观测器原理43-44
• 3.3.2 状态观测器的量测方程算法研究44-45
• 3.3.3 全维状态观测滤波器设计45-46
• 3.4 基于M-估计的滤波抗差算法研究46-48
• 3.4.1 M-估计抗粗差原理47
• 3.4.2 M-估计中加权矩阵的求法47-48
• 3.4.3 M-估计的应用48
• 3.5 仿真分析48-53
• 3.5.1 立体视觉与运动模型信息融合的EKF滤波算法仿真48-50
• 3.5.2 用于相对位置估计的状态观测器仿真50-51
• 3.5.3 基于M-估计的滤波抗差效果验证51-53
• 3.6 本章小结53-54
• 第四章 基于虚拟滑模的非合作航天器姿态估计算法研究54-65
• 4.1 引言54
• 4.2 滑模变结构控制基本原理54-56
• 4.2.1 滑模面的定义54-55
• 4.2.2 滑模变结构控制55-56
• 4.3 用于相对姿态估计的虚拟滑模变结构控制器设计56-58
• 4.3.1 姿态误差方程推导56-57
• 4.3.2 虚拟滑模控制器参数设定57
• 4.3.3 虚拟滑模反馈控制量推导57
• 4.3.4 李雅普诺夫稳定性证明57-58
• 4.4 虚拟滑模变结构控制器设计的防抖振处理58-61
• 4.4.1 滑模抖振产生原因及解决方法58-59
• 4.4.2 模糊边界层滑模控制器设计59-61
• 4.5 仿真验证与分析61-64
• 4.6 本章小结64-65
• 第五章 基于立体视觉系统的相对导航算法物理实验65-83
• 5.1 引言65
• 5.2 近距离相对导航半物理仿真实验系统设计65-70
• 5.2.1 实验系统的硬件组成66-69
• 5.2.2 实验系统的软件模块69-70
• 5.3 立体视觉系统测量精度验证70-77
• 5.3.1 立体视觉系统相机标定70-73
• 5.3.2 特征点提取过程73-74
• 5.3.3 立体视觉系统测量结果定性分析74
• 5.3.4 立体视觉系统测量定量统计74-77
• 5.4 近距离相对导航滤波算法仿真验证77-82
• 5.4.1 采用EKF的相对姿态估计算法78-80
• 5.4.2 采用虚拟滑模控制的相对姿态估计算法80-82
• 5.5 本章小结82-83
• 第六章 全文总结与展望83-85
• 6.1 本文工作总结83-84
• 6.2 后续工作展望84-85
• 参考 文献85-89
• 致谢89-90
• 在学期间的研究成果及学术论文情况90

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