CN102818570B - 利用sins/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法 - Google Patents

利用sins/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102818570B
CN102818570B CN201210286656.5A CN201210286656A CN102818570B CN 102818570 B CN102818570 B CN 102818570B CN 201210286656 A CN201210286656 A CN 201210286656A CN 102818570 B CN102818570 B CN 102818570B
Authority
CN
China
Prior art keywords
detector
image
mars
sins
current
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201210286656.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102818570A (zh
Inventor
冷雪飞
赵华
姜燕
王碧辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Original Assignee
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Aeronautics and Astronautics filed Critical Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority to CN201210286656.5A priority Critical patent/CN102818570B/zh
Publication of CN102818570A publication Critical patent/CN102818570A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102818570B publication Critical patent/CN102818570B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Navigation (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开一种利用SINS/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法,首先利用SINS给出探测器当前的位置和姿态;然后建立SINS/图像匹配组合导航模型,利用图像匹配算法辅助修正SINS的输出结果,给出探测器当前的精确位置和姿态;同时,通过提取和跟踪目标火星轮廓边缘可确定探测器位置变化和姿态变化;并且,利用最优组合滤波算法给出探测器的多信息融合后的状态信息,即对探测器进行导航定位;最后确定探测器入轨的状态,形成控制指令,实现探测器的自主精确捕获。本发明符合深空探测器小型化、高集成化、多功能化发展的趋势。其实时性远优于地面的遥控、遥测,也避免了火星背面的信号盲区,可实现自主智能的目标捕获和确定。

Description

利用SINS/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法
技术领域
本发明涉及一种可以用于深空探测器进行自主火星捕获的方法,尤其涉及一种利用SINS/图像匹配组合导航技术为深空探测器进行自主火星捕获的方法。
背景技术
深空探测器从减速制动到被火星引力捕获,直至进入环火星的过程——火星捕获,是整个火星探测活动最困难、最重要的关键环节。深空探测器脱离地球的影响球后,利用惯性在太阳的引力范围内向火星飞行,在到达火星轨道前,必须进行“刹车制动”减速,使其被火星的引力捕获。如果此时制动不够,探测器将飞出火星影响球;如果制动过量,探测器将撞击火星。
火星捕获目前还主要依靠地面遥控遥测,而深空探测器远距离飞行,信号强烈衰减,不能实时与地面保持联系;当探测器飞到火星背面时,还会失去探测器的无线电信号;或者,火星运行到某个位置隔着太阳形成一条直线,即日凌现象。因此,发展自主导航技术是深空探测关键技术之一。而目前深空探测器主要依靠星敏感器获得自主控制的参考点,这要求非常高精度的星敏感器,除了价格昂贵,还受到进口限制。
而火星卫星图像的分辨率越来越高,如美国火星侦查轨道器(Mars Reconnaissance Orbiter,MRO)携带的高分辨率科学成像仪(High Resolution Imaging Science Experiment,HiRISE)图像分辨率可达30厘米。同时,大规模集成电路(VLSI)实现的并行处理计算机性能的提高将进一步提升算法的快速性。因此,本发明提出一种利用SINS/图像匹配组合导航为深空探测器进行火星自主捕获方式,为我国未来的深空探测器自主火星捕获控制提供了一种可行的技术方案。
发明内容
本发明的目的是提供一种深空探测器利用SINS(捷联惯性导航***)和图像匹配技术组合导航方式进行火星自主捕获的方法。
为了达到上述的发明目的,本发明的利用SINS/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法包括下列步骤:
(1)探测器轨控发动机在近火星段的飞行过程中,直接制动进行火星捕获;
(2)根据当前SINS得到的探测器的位置信息,在探测器载计算机中找到预先存储的与探测器当前位置信息相对应的参考图像A;
(3)利用探测器载成像传感器实时获取当前火星的实测图像B,并与参考图像A相比较,利用图像匹配算法来确定探测器当前的位置和姿态;
(4)此时探测器处于高机动状态,利用SINS给出探测器当前的位置和姿态;
(5)在步骤(3)和步骤(4)的基础上,利用SINS/图像匹配组合导航算法给出探测器当前的精确位置和姿态;
(6)在步骤(5)的基础上,通过提取和跟踪目标火星轮廓边缘来确定探测器与目标天体之间的相对位置、相对速度、相对姿态,即探测器位置的变化和姿态的变化;
(7)根据步骤(5)和步骤(6)的输出结果,利用最优组合滤波算法给出探测器的状态信息,即对探测器进行导航定位;
(8)在步骤(7)的基础上,确定探测器入轨的状态,形成控制指令,实现探测器的自主精确捕获。
本发明的有益效果为:本发明提出的火星捕获方式较目前的地面控制方式和星敏感器定位方式更具优越性。其原因如下:首先,图像匹配***不需要载体装备额外的传感器,仅用载体已装备的用来执行任务的光学成像传感器即可。这也符合深空探测器小型化、高集成化、多功能化发展的趋势;其次,SINS/图像匹配组合导航属自主导航***,可利用这种精确的位置信息来消除当前轨道的偏差,其实时性远优于地面的遥控、遥测,也避免了火星背面的信号盲区;最后,图像匹配***还具有提供目标识别信息的能力,可实现自主智能的目标确定,有助于迅速准确地判断探测器的制动情况和制动结束后的绕飞入轨状态,同时还对进一步的测控(轨道控制和姿态控制)提供参考依据。因此,利用图像匹配技术,将能够自主获取探测器目前距离火星的状态。类似于驾驶技术中的“倒车入库”,通过左右后视镜对左右障碍(不同目标,不同角度)的观察,将“探测器”顺利捕获“入轨”。结合我国目前深空探测的火星捕获技术,并配合以SINS/图像匹配组合导航,将可以提高深空探测器的轨道精度,促进深空探测器自主性的发展。
附图说明
图1是火星探测器火星捕获高度示意图。
图2是捕获区域示意图。
图3是技术路线图。
具体实施方式
本实施为利用SINS/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法,包括下列步骤:
步骤1:火星探测任务可采用直接制动捕获,即利用探测器轨控发动机制动实现轨道捕获。在实际的近火星段的飞行过程中,探测器是在反控制作用下的下降过程。在下降过程中,需要切入火星的轨道,也就是在火星的引力下,使探测器成为它的卫星。探测器在星际飞行时速度较快,需要进行不断地减速使探测器在切入高度时的速度大于火星的第一宇宙速度5.0km/s,其高度对应于如图1所示的                                                ,否则可能坠毁于火星大气层;同时,探测器在切入高度时的速度又必须小于火星的第二宇宙速度34.1km/s,其高度对应于如图1所示的,否则探测器不能被火星引力捕获。。因此,切入点高度为R(),速度为V。在星际飞行的后期,探测器速度是远远大于V的,需要减速。而在减速过程中,探测器距离火星的距离,即探测器的位置将发生变化,其可捕获区域如图2所示。此时需要明确知道探测器目前的位置和姿态。
步骤2:根据当前捷联惯性导航***(SINS)得到的探测器的位置信息,在探测器载计算机中找到相应的参考图像A。
步骤3:利用探测器载成像传感器实时获取当前火星的实测图像B(为前视图像),并与探测器载计算机中预先存储的数字图像(参考图像A)相比较,利用提取、匹配来精确确定探测器当前的位置和姿态,具体如下:
3.1探测器载成像传感器拍摄一幅当前的火星图像B;
3.2经过去噪等预处理过程,得到图像C;
3.3提取图像C的边缘特征,得到边缘特征二值图D;
3.4提取参考图像A的边缘特征,得到边缘特征二值图E;
3.5利用SIFT图像匹配算法,将图像D与图像E进行匹配;
3.6得到精确的匹配位置,即当前探测器的位置。
步骤4:建立SINS/图像匹配组合导航***,此组合导航***以SINS为主导航***,并用图像匹配定位***作为辅助导航***,通过组合导航算法,得到精确的导航参数,目的是为SINS***进行误差修正,以满足高机动自主导航的需要,同时,为下一时刻步骤2中的参考图像A的准确选取做准备。
组合导航***的状态方程为SINS的误差方程,导航坐标系选为火星惯性坐标系。SINS导航***的误差状态方程为
(为了书写简便,下文采用本领域通用写法,F(t)省略为FX(t)省略为X,以此类推)
其中***状态变量X定义为:
 
其中为平台误差角;为速度误差;为位置误差;分别为陀螺常值漂移误差和一阶马尔可夫漂移误差;为加速度计零偏,其中的x、y、z分别表示三个坐标方向。
=,其中为对应9个基本导航参数的***阵;
分别为:
其中,为姿态转换矩阵,分别是陀螺在x、y、z三个方向的相关时间,分别是加速度计在x、y、z三个方向的相关时间。
=
W=,
其中,分别是陀螺在x、y、z三个方向的白噪声,分别是陀螺在x、y、z三个方向的一阶马尔柯夫过程参数,分别是加速度计在x、y、z三个方向的一阶马尔柯夫过程参数。
在组合导航***中,量测值有两组。一组为水平方向的量测值,由SINS输出的航向角度、对应火星地理位置的x I 方向和y I 方向与图像匹配给出的航向角度、对应火星位置的x s 方向和y s 方向的差值构成,如下式(1)。另一组为高度方向的量测值,由SINS输出的高度z I 和高度表输出的高度z s 的差值构成,如下式(2)。
(1)
其中,为火星参考椭球子午圈上各点的曲率半径,为火星参考椭球卯酉圈上各点的曲率半径,式中V 1为图像匹配输出时的航向角度误差,V 2x方向的位置误差,V 3y方向的位置误差,其大小依赖于所采用的图像匹配定位方法的精度。
         (2)
式中V 4为高度表输出时的高度误差。
由上述式(1)和(2)可以获得组合导航***的量测方程,其具体形式如下式:
  (8)
由此,建立了组合导航***数学模型中的状态方程和量测方程。
步骤5:在步骤3的基础上,通过提取和跟踪目标火星轮廓边缘来确定探测器与目标天体之间的相对位置、相对速度、相对姿态,具体如下:
5.1探测器载成像传感器拍摄一幅当前的火星图像F;
5.2经过去噪等预处理过程,得到图像G;
5.3提取图像G中的火星轮廓边缘图像,得到火星轮廓特征图像H;
5.4提取步骤3中图像C的火星轮廓边缘图像,得到火星轮廓特征图像I;
5.5在步骤3已经精确获取探测器当前位置、姿态的基础上,匹配图像H和图像I;
5.6跟踪步骤5.5的匹配结果,即匹配边缘轮廓的移动情况,建立并反推出探测器位姿变化,得到探测器在目前阶段中的相对位移和相对姿态变化。其原理是假设深空探测器不动,火星边缘轮廓在移动,求出边缘轮廓移动的距离和方向,就可以反推出探测器移动的距离和当前的姿态。
步骤6:步骤5是在步骤3的基础上得到的,即利用前一次的匹配结果,建立图像跟踪模式,简化下一次匹配搜索的过程。同时,在需要时,***可随时切换成SINS/图像匹配组合导航方式,提高捕获的精度和实时性。
步骤7:在步骤4中,在惯性导航***和图像匹配***两个***输出的基础上,利用最优滤波技术去估计***的各种误差,再用误差的估值去校正***,达到组合两个***的目的。
步骤8:由获取的步骤3和步骤5的图像信息,推导控制指令,实时控制监督轨道控制***的工作状态。
步骤9:完成了一个匹配点的SINS/图像匹配组合导航火星捕获全过程,如图3所示,当出现新的匹配点时,再重复上述步骤2至步骤8,不断地循环下去则完成利用SINS/图像匹配组合导航进行火星捕获的目的。

Claims (2)

1.一种利用SINS/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法,其特征在于包括如下步骤:
(1)探测器轨控发动机在近火星段的飞行过程中,直接制动进行火星捕获;
(2)根据当前SINS得到的探测器的位置信息,在探测器载计算机中找到预先存储的与探测器当前位置信息相对应的参考图像A;
(3)利用探测器载成像传感器实时获取当前火星的实测图像B,并与参考图像A相比较,利用图像匹配算法来确定探测器当前的位置和姿态;
(4)利用SINS给出探测器当前的位置和姿态;
(5)在步骤(3)和步骤(4)的基础上,利用SINS/图像匹配组合导航算法给出探测器当前的精确位置和姿态;
(6)在步骤(5)的基础上,通过提取和跟踪目标火星轮廓边缘来确定探测器与目标天体之间的相对位置、相对速度、相对姿态,即探测器位置的变化和姿态的变化;
(7)根据步骤(5)和步骤(6)的输出结果,利用最优组合滤波算法给出探测器的状态信息,即对探测器进行导航定位;
(8)在步骤(7)的基础上,确定探测器入轨的状态,形成控制指令,实现探测器的自主精确捕获;
其中步骤(6)具体包括如下步骤:
(6.1)探测器载成像传感器拍摄一幅当前的火星图像F;
(6.2)经过去噪等预处理过程,得到图像G;
(6.3)提取图像G中的火星轮廓边缘图像,得到火星轮廓特征图像H;
(6.4)提取步骤(3)中实测图像B经预处理后的图像C的火星轮廓边缘图像,得到火星轮廓特征图像I;
(6.5)在步骤(3)已经精确获取探测器当前位置、姿态的基础上,匹配图像H和图像I;
(6.6)跟踪步骤(6.5)的匹配结果,即匹配边缘轮廓的移动情况,建立并反推出探测器位姿变化,得到探测器在目前阶段中的相对位移和相对姿态变化。
2.如权利要求1所述的利用SINS/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法,其特征在于步骤(3)具体包括如下步骤:
(3.1)探测器载成像传感器拍摄一幅当前的火星实测图像B;
(3.2)对图像B进行预处理,得到图像C;
(3.3)提取图像C的边缘特征,得到边缘特征二值图D;
(3.4)提取参考图像A的边缘特征,得到边缘特征二值图E;
(3.5)利用SIFT图像匹配算法,将图像D与图像E进行匹配;
(3.6)得到精确的匹配位置,即当前探测器的位置。
CN201210286656.5A 2012-08-14 2012-08-14 利用sins/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法 Expired - Fee Related CN102818570B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210286656.5A CN102818570B (zh) 2012-08-14 2012-08-14 利用sins/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210286656.5A CN102818570B (zh) 2012-08-14 2012-08-14 利用sins/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102818570A CN102818570A (zh) 2012-12-12
CN102818570B true CN102818570B (zh) 2015-03-11

Family

ID=47302839

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210286656.5A Expired - Fee Related CN102818570B (zh) 2012-08-14 2012-08-14 利用sins/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102818570B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104423272A (zh) * 2013-08-27 2015-03-18 上海新跃仪表厂 火星捕获制动控制高保真仿真方法及装置
CN105910602B (zh) * 2016-05-30 2019-01-29 南京航空航天大学 一种组合导航方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101046387A (zh) * 2006-08-07 2007-10-03 南京航空航天大学 利用景象匹配提高导航***精度的方法及组合导航仿真***
CN102168981A (zh) * 2011-01-13 2011-08-31 北京航空航天大学 一种深空探测器火星捕获段自主天文导航方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2748573B2 (ja) * 1989-07-19 1998-05-06 日本電気株式会社 恒星センサ

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101046387A (zh) * 2006-08-07 2007-10-03 南京航空航天大学 利用景象匹配提高导航***精度的方法及组合导航仿真***
CN102168981A (zh) * 2011-01-13 2011-08-31 北京航空航天大学 一种深空探测器火星捕获段自主天文导航方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Integrated Position Estimation";Dong-Gyu Sim etl;《PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE》;20020131;第24卷(第1期);正文第1-17页 *
"基于直线边缘特征匹配的扩展目标跟踪方法";张建伟等;《光学学报》;20091031;第29卷(第10期);正文第2827-2828页 *
"惯性组合导航***中的快速景象匹配算法研究";陈方等;《宇航学报》;20091130;第30卷(第6期);正文第2312-2313页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN102818570A (zh) 2012-12-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112347840B (zh) 视觉传感器激光雷达融合无人机定位与建图装置和方法
EP3665440B1 (en) Image geo-registration for absolute navigation aiding using uncertainy information from the on-board navigation system
CN106017463B (zh) 一种基于定位传感装置的飞行器定位方法
CN111156998B (zh) 一种基于rgb-d相机与imu信息融合的移动机器人定位方法
CN108051002B (zh) 基于惯性测量辅助视觉的运输车空间定位方法及***
EP3158412B1 (en) Sensor fusion using inertial and image sensors
Roumeliotis et al. Augmenting inertial navigation with image-based motion estimation
EP3158293B1 (en) Sensor fusion using inertial and image sensors
EP3158417B1 (en) Sensor fusion using inertial and image sensors
TWI827649B (zh) 用於vslam比例估計的設備、系統和方法
Amidi et al. A visual odometer for autonomous helicopter flight
Panahandeh et al. Vision-aided inertial navigation based on ground plane feature detection
Trawny et al. Vision‐aided inertial navigation for pin‐point landing using observations of mapped landmarks
Langelaan State estimation for autonomous flight in cluttered environments
Li et al. Self-positioning for UAV indoor navigation based on 3D laser scanner, UWB and INS
EP3734394A1 (en) Sensor fusion using inertial and image sensors
CN108917753B (zh) 基于从运动恢复结构的飞行器位置确定方法
CN111426320B (zh) 一种基于图像匹配/惯导/里程计的车辆自主导航方法
US8548197B2 (en) Method for estimating the motion of a carrier relative to an environment and computing device for navigation system
CN103033189A (zh) 一种深空探测巡视器惯性/视觉组合导航方法
KR102239562B1 (ko) 항공 관측 데이터와 지상 관측 데이터 간의 융합 시스템
CN112254729A (zh) 一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法
CN109186614B (zh) 一种航天器间近距离自主相对导航方法
Alexander et al. A terrain relative navigation sensor enabled by multi-core processing
CN102818570B (zh) 利用sins/图像匹配组合导航进行火星捕获的方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20150311

Termination date: 20160814

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee