CN110095123B - 不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法 - Google Patents

不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110095123B
CN110095123B CN201910466275.7A CN201910466275A CN110095123B CN 110095123 B CN110095123 B CN 110095123B CN 201910466275 A CN201910466275 A CN 201910466275A CN 110095123 B CN110095123 B CN 110095123B
Authority
CN
China
Prior art keywords
navigation
matrix
meteorite
crater
observation
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.)
Active
Application number
CN201910466275.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110095123A (zh
Inventor
朱圣英
修义
崔平远
徐瑞
梁子璇
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.)
Beijing Institute of Technology BIT
Original Assignee
Beijing Institute of Technology BIT
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 Beijing Institute of Technology BIT filed Critical Beijing Institute of Technology BIT
Priority to CN201910466275.7A priority Critical patent/CN110095123B/zh
Publication of CN110095123A publication Critical patent/CN110095123A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110095123B publication Critical patent/CN110095123B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20Instruments for performing navigational calculations
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/24Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for cosmonautical navigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,属于自主导航领域。本发明实现方法为:在导航相机图像中利用图像处理算法检测和提取小天体表面陨石坑观测信息;对检测提取的陨石坑进行椭圆拟合与陨石坑中心定位,利用拟合的椭圆方程,根据不确定性传播特性,求取陨石坑的误差不确定性矩阵R;利用导航图像中观测的导航路标的像元坐标和像线坐标,构造观测矩阵H;基于R和H构造评价指标函数,同时考虑导航路标的观测误差和位置构型分布,优化选取最优的导航路标,基于选取的最优陨石坑导航路标确定深空探测器的位置姿态,从而提高深空探测器位置姿态的导航精度。

Description

不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法
技术领域
本发明涉及一种不规则小天体表面的深空探测器光学导航路标观测信息的评价优化选取方法,尤其涉及适用于利用陨石坑路标作为观测信息进行深空探测器位置和姿态自主确定的导航***的评价优化选取方法,属于自主导航领域。
背景技术
近目标天体飞行将是未来深空探测最核心的任务之一,深空探测航行距离远、时间长,传统的测控方式存在较大的通信延迟。另外,深空动力学环境复杂,采用传统的基于地面遥控的导航、控制模式已无法满足实现高精度探测的需要,这要求探测器必须具有自主导航功能。随着计算机硬件技术的突破和光学敏感器件的发展,使得基于星载计算机和光学导航相机的自主光学导航方法成为研究热点。其中,小天体表面存在着大量的陨石坑形貌特征作为天然地理地形路标,具有较高的可见性与可分辨性,无需探测器额外携带路标载荷,有效减少任务复杂度,应用前景广泛。
基于陨石坑观测信息作为导航路标的深空探测器自主导航方法已成为目前研究热点,其中,如何在众多的导航路标中选取合适的路标,通过观测的导航路标像素信息进行位置、姿态六自由度状态估计,是基于路标导航的一个关键技术,直接影响了软件算法的计算效率与探测器的自主定位能力,决定了探测任务是否能够成功完成,因此路标导航的自主选取方法是当前科技人员关注的重点问题之一。
在已发展的导航路标自主选取方法中,在先技术[1](S.Zhu,D.Liu,Y.Liu,et al,Observability-based visual navigation using landmarks measuring angle forpinpoint landing,Acta Astronaut.155(2019)313-324),通过视线角观测矩阵对路标导航可观测度进行了讨论,分析了导航路标空间分布对位姿确定精度的影响,并给出了基于可观测度的导航路标最优选取导航方法。但是这种方法中的观测矩阵是以导航路标之间观测角为基础建立的,随着路标数量的增加,观测矩阵的结构会更加复杂,解算时间会大幅增加,无法保证深空探测器自主导航实时性的要求。
在先技术[2](参见崔平远等.基于观测矩阵的深空探测器自主导航路标选取方法:中国,ZL 2010 1 0103514.1[P],2012-01-04),针对目前基于路标导航的深空探测器尚没有精确可行的导航路标自主选取方法的问题,考虑了导航路标及其与探测器之间位置关系对导航精度的影响,选取三个路标的像素信息进行深空探测器位置、姿态自主确定,提出一种基于观测矩阵的深空探测器自主导航路标选取方法。但是该方法只考虑导航路标的构型,没有对导航路标的质量进行评价,因此只适用于导航路标观测状态相同的情况。
在先技术[3](参见崔平远等.基于观测条件数的深空探测器自主定位路标选取方法:中国,ZL 2010 1 0103515.6[P],2011-11-09),考虑了路标位置对导航精度的影响,通过对观测矩阵条件数的计算比较,基于观测方程的条件数,选取两个路标构建出探测器在目标天体固联坐标系下的位置,为低轨道飞行的深空探测器提供了精确可行的定位路标自主选取方法。但是该方法忽视了不同导航路标本身的观测误差,并不适用于深空探测器实际任务中天体表面导航路标的选取。
利用陨石坑观测信息进行深空探测器自主导航的过程中,陨石坑检测识别不可避免的存在观测误差,使得不同陨石坑的误差不确定性各不相同。现有的深空探测器自主光学导航方法未考虑陨石坑导航路标误差不确定性的影响,没有对不同导航路标的观测质量和位置分布进行综合评价,导致深空探测器的导航路标自主选取方法不够精确,进而导致探测器位姿估计精度较低。
发明内容
针对现有的深空探测器导航路标选取方法未考虑陨石坑导航路标误差不确定性的影响,进而导致导航路标自主选取方法不够精确的问题。本发明公开的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法要解决的技术问题是:同时考虑不规则小天体表面不同陨石坑的观测误差不确定性和空间分布,将观测误差不确定性融入到评价指标中,在考虑构型的基础上选取观测误差最小的导航路标,进而提高深空探测器导航路标选取的精确性,从而提高深空探测器位置姿态的导航精度。本发明适用于利用陨石坑路标作为观测信息进行深空探测器位置和姿态自主确定的导航***。
本发明是通过下述技术方案实现的。
本发明公开的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,在导航相机图像中利用图像处理算法检测和提取小天体表面陨石坑观测信息。对检测提取的陨石坑进行椭圆拟合与陨石坑中心定位,利用拟合的椭圆方程,根据不确定性传播特性,求取陨石坑的误差不确定性矩阵R。利用导航图像中观测的导航路标的像元坐标和像线坐标,构造观测矩阵H。基于R和H构造评价指标函数,同时考虑导航路标的观测误差和位置构型分布,优化选取最优的导航路标,基于选取的最优陨石坑导航路标确定深空探测器的位置姿态,从而提高深空探测器位置姿态的导航精度。
本发明公开的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,包括如下步骤:
步骤1:在导航相机图像中利用图像处理算法对小天体表面陨石坑进行检测、提取,对检测、提取到的陨石坑边缘信息拟合得到椭圆方程,并通过形心公式实现陨石坑的定位。
读取光学相机拍摄到的目标天体表面地形图像之后,基于图像处理算法对图像进行陨石坑边缘的检测和提取,则得到小天体表面的陨石坑信息即陨石坑边缘点的像素值。对每一个陨石坑导航路标,当观测陨石坑边界点不少于五个时,通过椭圆拟合算法确定陨石坑拟合椭圆方程的系数B,C,D,E,F,进而得到陨石坑边缘的拟合椭圆方程为
x2+2Bxy+Cy2+2Dx+2Ey+F=0 (1)
通过形心公式(2)确定拟合椭圆的中心O(x0,y0),实现陨石坑的定位。
Figure BDA0002079487350000031
作为优选,为了便于得到解析解,通过最小二乘法确定陨石坑边缘拟合椭圆方程的系数B,C,D,E,F。
步骤2:利用步骤1中拟合的椭圆方程,根据误差不确定性传播特性,求取误差不确定性矩阵R。
对每一个陨石坑导航路标,对n个边缘点写出n个形如公式(1)的椭圆方程,通过观测误差V求得椭圆方程系数的协方差矩阵P,根据协方差传播律,由椭圆方程系数的协方差矩阵P产生每个陨石坑的误差协方差矩阵
Figure BDA0002079487350000032
K是由步骤1中的形心公式(2)对椭圆方程系数B,C,D,E,F求偏导构成的矩阵。
Figure BDA0002079487350000041
则观测到m个陨石坑导航路标对状态变量
Figure BDA0002079487350000042
的误差不确定性矩阵为R
Figure BDA0002079487350000043
进一步地,步骤2具体实现方法为:
对每个陨石坑导航路标,存在n个边缘点为xi=(xi,yi),i=1,2,...,n,利用步骤1中拟合的椭圆方程,对n个边缘点写出n个拟合椭圆方程,并用矩阵表示误差方程为
Figure BDA0002079487350000044
Figure BDA0002079487350000045
则误差方程写为V=AX+Y。第i个边缘点的观测误差vi的方差为
Figure BDA0002079487350000046
其中,
Figure BDA0002079487350000047
I2×2是2×2的单位矩阵,
Figure BDA0002079487350000048
为陨石坑第i个边缘点的方差,
Figure BDA0002079487350000049
观测误差V的方差矩阵
Figure BDA00020794873500000410
Figure BDA00020794873500000411
椭圆方程系数的协方差矩阵P定义为
Figure BDA0002079487350000051
其中,ATA称为自相关矩阵,In×n是n×n的单位矩阵。最后,根据协方差传播律,由P产生各陨石坑中心的误差协方差矩阵
Figure BDA0002079487350000052
Figure BDA0002079487350000053
其中,K是由步骤1中的形心公式(2)对椭圆方程系数B,C,D,E,F求偏导构成的矩阵;
Figure BDA0002079487350000054
Figure BDA0002079487350000055
则观测到m个陨石坑导航路标对状态变量的误差不确定性矩阵为R
Figure BDA0002079487350000056
步骤3:利用导航图像中观测的m个陨石坑导航路标的像元坐标x0j和像线坐标y0j,构造观测矩阵H。
令小天体固联坐标系下,第j个导航路标的位置为ρj=(Xj,Yj,Zj)T,j=1,2,...,m,探测器三轴位置坐标为r=(X,Y,Z)T,三轴姿态为
Figure BDA0002079487350000057
探测器本体坐标系相对目标天体固联坐标系的转换矩阵为Cba,则在探测器本体坐标系下,第j个导航路标的位置为
Figure BDA0002079487350000058
相机坐标系与探测器本体坐标系重合时,根据相机共线方程(14),第j个导航路标的像元x0j、像线坐标y0j表示为
Figure BDA0002079487350000061
其中X,Y,Z为探测器在小天体固联坐标系下的三轴位置坐标,Xj,Yj,Zj为第j个路标的三轴位置坐标,cij为转换矩阵Cba中相应元素,f为导航相机焦距。则观测的m个陨石坑导航路标的观测量h为
h(r,Cba)=[x01,y01,...,x0m,y0m]T (15)
则第j(j=1,2,...,m)个路标的观测矩阵为
Figure BDA0002079487350000062
所有检测识别到的陨石坑导航路标对状态变量的观测矩阵H为
Figure BDA0002079487350000063
步骤4:基于误差不确定性矩阵R和观测矩阵H构造评价指标函数J,同时考虑导航路标的观测误差和位置构型分布,优化选取最优导航路标。
选取准则为:当步骤1中检测提取到m个陨石坑导航路标时,期望选取的陨石坑导航路标数量为N,从检测提取到的m个陨石坑中随机选取N个陨石坑路标,构造目标函数J作为所述N个陨石坑的评价指标,选取能使J最小的N个陨石坑即是m个陨石坑导航路标中的最优路标。最优路标选取问题的模型如下所示
min J=tr[(HTΛH)-1HT(ΛR)H(HTΛH)-1] (18)
Figure BDA0002079487350000064
Figure BDA0002079487350000065
其中,tr[]表示矩阵的迹,wj称为决策变量,Λ为决策矩阵,用于从m个陨石坑中随机选取N个陨石坑。满足最优路标选取问题的解,即为同时考虑观测误差不确定性和路标位置分布所得的最优导航路标,从而提高深空探测器导航路标选取的精确性。
还包括步骤5:基于步骤4选取的最优陨石坑导航路标确定深空探测器的位置姿态,从而提高深空探测器位置姿态的导航精度。
有益效果:
本发明公开的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,在导航相机图像中利用图像处理算法检测和提取小天体表面陨石坑的观测信息。对检测提取的陨石坑信息进行椭圆拟合与陨石坑中心定位;利用拟合的椭圆方程,根据不确定性传播特性,求取陨石坑的误差不确定性矩阵R,利用导航图像中观测的导航路标的像元坐标和像线坐标,构造观测矩阵H;基于R和H构造评价指标函数,同时考虑导航路标的观测误差和位置构型分布,优化选取最优的导航路标,提高深空探测器导航路标选取的精确性,从而提高深空探测器位置姿态的导航精度。
附图说明
图1是本发明的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法流程示意图;
图2是本发明中的深空探测器观测目标天体的导航关系示意图;
图3是本发明实例中步骤1以单个陨石坑为例的图像处理效果示意图,其中图3(a)为读取原始图像,图3(b)为高斯噪声滤除,图3(c)为边缘检测,图3(d)为非边缘点剔除,图3(e)为伪边缘去除,图3(f)为椭圆拟合与定位;
图4是本发明实例中步骤3陨石坑路标的图像处理与路标选取结果示意图,其中图4(a)为导航相机拍摄的原始图像,图4(b)为图像处理后检测和提取到的所有陨石坑路标图,图4(c)为仅考虑位置分布选取路标结果图,图4(d)为本发明方法选取结果图;
图5是本发明实例中步骤5在图像中添加2个噪声下的蒙特卡罗仿真结果,其中图5(a)姿态误差的仿真结果图,图5(b)是位置误差的仿真结果图。
具体实施方式
为了更好的说明本发明的目的和优点,下面结合附图和实例对发明内容做进一步说明。
为了验证本发明的可行性,利用拍摄到的小天体Eros 433表面陨石坑图像信息,并加入2个像素的图像噪声,将陨石坑经图像处理识别检测到的所有路标画在原图上,如图4(b)所示。定义各陨石坑导航路标在小天体固联坐标系下三维坐标,探测器在小天体固联坐标系下的初始位置为[-300;50;2000]米,初始姿态为[6;-8;10]度,探测器与像平面以及行星表面的导航关系如图2所示。视场角大小为30度,导航相机焦距为f=8mm,进行仿真验证。
如图1所示,本实施例公开的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,具体实现步骤如下:
步骤1:在导航相机图像中利用图像处理算法对小天体表面陨石坑进行检测、提取,对检测、提取到的陨石坑边缘信息拟合得到椭圆方程,并通过形心公式实现陨石坑的定位。
读取光学相机拍摄到的目标天体表面地形图像之后,通过Canny算子对图像进行陨石坑边缘的检测和提取,则得到小天体表面的陨石坑信息即陨石坑边缘点的像素值。当观测陨石坑边界点不少于五个时,通过最小二乘法确定陨石坑拟合椭圆方程的系数B,C,D,E,F,进而得到陨石坑边缘的拟合椭圆方程为
x2+2Bxy+Cy2+2Dx+2Ey+F=0 (21)
通过形心公式(2)确定拟合椭圆的中心O(x0,y0),实现陨石坑的定位。
Figure BDA0002079487350000081
以单个陨石坑为例,处理过程如图3所示,处理结果如图3(f)和图4(b)所示,其中,图3(f)和图4(b)中黄色点为检测提取到的边缘点,红色椭圆是陨石坑边缘的拟合椭圆,绿色点是定位中心。
步骤2:利用步骤1中拟合的椭圆方程,根据误差不确定性传播特性,求取误差不确定性矩阵R。
对每个陨石坑导航路标,存在n个边缘点为xi=(xi,yi),i=1,2,...,n,利用步骤1中拟合的椭圆方程,对n个边缘点写出n个拟合椭圆方程,并用矩阵表示误差方程为
Figure BDA0002079487350000091
Figure BDA0002079487350000092
则误差方程写为V=AX+Y。第i个边缘点的观测误差vi的方差为
Figure BDA0002079487350000093
其中,
Figure BDA0002079487350000094
I2×2是2×2的单位矩阵,
Figure BDA0002079487350000095
为陨石坑第i个边缘点的方差,
Figure BDA0002079487350000096
观测误差V的方差矩阵
Figure BDA0002079487350000097
Figure BDA0002079487350000098
椭圆方程系数的协方差矩阵P定义为
Figure BDA0002079487350000099
其中,ATA称为自相关矩阵,In×n是n×n的单位矩阵。最后,根据协方差传播律,由P产生各陨石坑中心的误差协方差矩阵
Figure BDA00020794873500000910
Figure BDA00020794873500000911
其中,K是由步骤1中的形心公式(2)对椭圆方程系数B,C,D,E,F求偏导构成的矩阵。
Figure BDA00020794873500000912
Figure BDA0002079487350000101
则观测到m个陨石坑导航路标对状态变量的误差不确定性矩阵为R
Figure BDA0002079487350000102
步骤3:利用导航图像中观测的m个陨石坑导航路标的像元坐标x0j和像线坐标y0j,构造观测矩阵H。
令小天体固联坐标系下,第j个导航路标的位置为ρj=(Xj,Yj,Zj)T,j=1,2,...,m,探测器三轴位置坐标为r=(X,Y,Z)T,三轴姿态为
Figure BDA0002079487350000103
探测器本体坐标系相对目标天体固联坐标系的转换矩阵为Cba,则在探测器本体坐标系下,第j个导航路标的位置为
Figure BDA0002079487350000104
相机坐标系与探测器本体坐标系重合时,根据相机共线方程(14),第j个导航路标的像元x0j、像线坐标y0j表示为
Figure BDA0002079487350000105
其中X,Y,Z为探测器在小天体固联坐标系下的三轴位置坐标,Xj,Yj,Zj为第j个路标的三轴位置坐标,cij为转换矩阵Cba中相应元素,f为导航相机焦距。则观测的m个陨石坑导航路标的观测量h为
h(r,Cba)=[x01,y01,...,x0m,y0m]T (33)
则第j(j=1,2,...,m)个路标的观测矩阵为
Figure BDA0002079487350000106
所有检测识别到的陨石坑导航路标对状态变量的观测矩阵H为
Figure BDA0002079487350000111
步骤4:基于误差不确定性矩阵R和观测矩阵H构造评价指标函数J,同时考虑导航路标的观测误差和位置构型分布,优化选取最优导航路标。
选取准则为:当步骤1中检测提取到m个陨石坑导航路标时,期望选取的陨石坑导航路标数量为N,从检测提取到的m个陨石坑中随机选取N个陨石坑路标,构造目标函数J作为所述N个陨石坑的评价指标,选取能使J最小的N个陨石坑即是m个陨石坑导航路标中的最优路标。最优路标选取问题的模型如下所示
min J=tr[(HTΛH)-1HT(ΛR)H(HTΛH)-1] (36)
Figure BDA0002079487350000112
Figure BDA0002079487350000113
其中,tr[]表示矩阵的迹,wj称为决策变量,Λ为决策矩阵,用于从m个陨石坑中随机选取N个陨石坑。满足最优路标选取问题的解,即为同时考虑观测误差不确定性和路标位置分布所得的最优导航路标,从而提高深空探测器导航路标选取的精确性。
以图4(a)拍摄的不规则小天体Eros 433表面图像为例,步骤1图像处理检测提取到24个陨石坑,如图4(b)所示。若任务需要选取4个陨石坑作为后续位姿确定的导航路标,通过本实施例方法优化选取出4个同时满足观测误差最小且构型最优的陨石坑导航路标,优选路标为1,12,18和23号陨石坑,如图4(d)所示,而仅考虑路标位置分布选取的路标为1,8,18和23号陨石坑,如图4(c)所示,由选取结果的差异可以看出,本实施例方法剔除掉观测不确定性较大的路标,即8号陨石坑,以牺牲部分构型效果为代价,用不确定性较小的12号陨石坑替代。
还包括步骤5:基于步骤4选取的最优陨石坑导航路标确定深空探测器的位置姿态,从而提高深空探测器位置姿态的导航精度。
通过不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法选出的这4个陨石坑,可以用来确定探测器位置的姿态。为了验证本实施例方法所选陨石坑的优越性,使用POSIT算法估计探测器的位置姿态。通过1000次蒙特卡罗仿真,来比较本实施例方法同时考虑导航路标观测误差和位置分布优选的陨石坑路标和只考虑路标位置分布(构型)选取的陨石坑路标对位姿估计精度的影响,两种选取方法位置姿态误差的蒙特卡洛仿真结果如图5所示。位姿解算结果如表格1所示。
表格1本实施例方法与仅考虑构型方法的位姿确定结果
Figure BDA0002079487350000121
通过1000次蒙特卡罗仿真可见,不论是均值还是标准差,通过本发明所述方法选取的陨石坑路标具有更高的位姿估计精度和稳定性,从而验证选取结果的有效性。由此可知,导航路标的观测不确定性对位姿确定精度的影响很大,本发明方法在考虑导航路标分布构型的基础上,融入导航路标观测误差不确定性,从而使得选取的陨石坑导航路标不仅具有良好的位置分布,还有较高的观测质量,进而提高深空探测器位姿估计精度。
以上所述的具体描述,对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,其特征在于:包括如下步骤,
步骤1:在导航相机图像中利用图像处理算法对小天体表面陨石坑进行检测、提取,对检测、提取到的陨石坑边缘信息拟合得到椭圆方程,并通过形心公式实现陨石坑的定位;
步骤2:利用步骤1中拟合的椭圆方程,根据误差不确定性传播特性,求取误差不确定性矩阵R;
步骤3:利用导航图像中观测的m个陨石坑导航路标的像元坐标x0j和像线坐标y0j,构造观测矩阵H;
步骤4:基于误差不确定性矩阵R和观测矩阵H构造评价指标函数J,同时考虑导航路标的观测误差和位置构型分布,优化选取最优导航路标;
其中,步骤3实现方法为,
令小天体固联坐标系下,第j个导航路标的位置为ρj=(Xj,Yj,Zj)T,j=1,2,...,m,探测器三轴位置坐标为r=(X,Y,Z)T,三轴姿态为
Figure FDA0002488806590000011
探测器本体坐标系相对目标天体固联坐标系的转换矩阵为Cba,则在探测器本体坐标系下,第j个导航路标的位置为
Figure FDA0002488806590000012
相机坐标系与探测器本体坐标系重合时,根据相机共线方程(6),第j个导航路标的像元坐标x0j、像线坐标y0j表示为
Figure FDA0002488806590000013
其中X,Y,Z为探测器在小天体固联坐标系下的三轴位置坐标,Xj,Yj,Zj为第j个路标的三轴位置坐标,cij为转换矩阵Cba中相应元素,f为导航相机焦距;则观测的m个陨石坑导航路标的观测量h为
h(r,Cba)=[x01,y01,...,x0m,y0m]T (7)
则第j个路标的观测矩阵为
Figure FDA0002488806590000021
所有检测识别到的陨石坑导航路标对状态变量的观测矩阵H为
Figure FDA0002488806590000022
2.如权利要求1所述的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,其特征在于:还包括步骤5,基于步骤4选取的最优陨石坑导航路标确定深空探测器的位置姿态,从而提高深空探测器位置姿态的导航精度。
3.如权利要求1或2所述的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,其特征在于:步骤1实现方法为,
读取光学相机拍摄到的目标天体表面地形图像之后,基于图像处理算法对图像进行陨石坑边缘的检测和提取,则得到小天体表面的陨石坑信息即陨石坑边缘点的像素值;对每一个陨石坑导航路标,当观测陨石坑边界点不少于五个时,通过椭圆拟合算法确定陨石坑拟合椭圆方程的系数B,C,D,E,F,进而得到陨石坑边缘的拟合椭圆方程为
x2+2Bxy+Cy2+2Dx+2Ey+F=0 (1)
通过形心公式(2)确定拟合椭圆的中心O(x0,y0),实现陨石坑的定位;
Figure FDA0002488806590000023
4.如权利要求3所述的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,其特征在于:步骤2实现方法为,
对每一个陨石坑导航路标,对n个边缘点写出n个形如公式(1)的椭圆方程,通过观测误差V求得椭圆方程系数的协方差矩阵P,根据协方差传播律,由椭圆方程系数的协方差矩阵P产生每个陨石坑的误差协方差矩阵
Figure FDA0002488806590000024
K是由步骤1中的形心公式(2)对椭圆方程系数B,C,D,E,F求偏导构成的矩阵;
Figure FDA0002488806590000031
则观测到m个陨石坑导航路标对状态变量
Figure FDA0002488806590000032
的误差不确定性矩阵为R
Figure FDA0002488806590000033
5.如权利要求4所述的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,其特征在于:步骤4实现方法为,
选取准则为:当步骤1中检测提取到m个陨石坑导航路标时,期望选取的陨石坑导航路标数量为N,从检测提取到的m个陨石坑中随机选取N个陨石坑路标,构造目标函数J作为所述N个陨石坑的评价指标,选取能使J最小的N个陨石坑即是m个陨石坑导航路标中的最优路标;最优路标选取问题的模型如下所示
min J=tr[(HTΛH)-1HT(ΛR)H(HTΛH)-1] (10)
Figure FDA0002488806590000034
Figure FDA0002488806590000035
其中,tr[]表示矩阵的迹,wj称为决策变量,Λ为决策矩阵,用于从m个陨石坑中随机选取N个陨石坑;满足最优路标选取问题的解,即为同时考虑观测误差不确定性和路标位置分布所得的最优导航路标,从而提高深空探测器导航路标选取的精确性。
6.如权利要求5所述的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,其特征在于:步骤2具体实现方法为,
对每个陨石坑导航路标,存在n个边缘点为xi=(xi,yi),i=1,2,...,n,利用步骤1中拟合的椭圆方程,对n个边缘点写出n个拟合椭圆方程,并用矩阵表示误差方程为
Figure FDA0002488806590000041
Figure FDA0002488806590000042
则误差方程写为V=AX+Y;第i个边缘点的观测误差vi的方差为
Figure FDA0002488806590000043
其中,
Figure FDA0002488806590000044
I2×2是2×2的单位矩阵,
Figure FDA0002488806590000045
为陨石坑第i个边缘点的方差,
Figure FDA0002488806590000046
观测误差V的方差矩阵
Figure FDA0002488806590000047
Figure FDA0002488806590000048
椭圆方程系数的协方差矩阵P定义为
Figure FDA0002488806590000049
其中,ATA称为自相关矩阵,In×n是n×n的单位矩阵;最后,根据协方差传播律,由P产生各陨石坑中心的误差协方差矩阵
Figure FDA00024888065900000410
Figure FDA00024888065900000411
Figure FDA00024888065900000412
Figure FDA0002488806590000051
7.如权利要求5所述的不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法,其特征在于:步骤1中通过最小二乘法确定陨石坑边缘拟合椭圆方程的系数B,C,D,E,F。
CN201910466275.7A 2019-05-31 2019-05-31 不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法 Active CN110095123B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910466275.7A CN110095123B (zh) 2019-05-31 2019-05-31 不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910466275.7A CN110095123B (zh) 2019-05-31 2019-05-31 不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110095123A CN110095123A (zh) 2019-08-06
CN110095123B true CN110095123B (zh) 2020-07-07

Family

ID=67449780

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910466275.7A Active CN110095123B (zh) 2019-05-31 2019-05-31 不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110095123B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111637895B (zh) * 2020-05-11 2021-10-01 北京控制工程研究所 一种基于q学习的导航观测目标选取方法
CN111739049B (zh) * 2020-08-05 2020-12-01 北京控制与电子技术研究所 基于图像的航天器导航方法、***和图像边缘点提取方法
CN112819794B (zh) * 2021-02-04 2022-12-30 青岛科技大学 一种基于深度学习的小天体陨石坑检测方法
CN112985420B (zh) * 2021-03-01 2022-08-23 北京理工大学 小天体附着光学导航特征递推优选方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108681711A (zh) * 2018-05-17 2018-10-19 常州信息职业技术学院 一种面向移动机器人的自然路标提取方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101782392B (zh) * 2010-02-01 2012-01-04 北京理工大学 基于观测矩阵的深空探测器自主导航路标选取方法
JP5614118B2 (ja) * 2010-06-15 2014-10-29 富士通株式会社 ランドマーク検知方法、ロボット及びプログラム
CN104019818B (zh) * 2014-06-19 2016-08-24 北京理工大学 一种基于预测轨迹的行星导航轨道器布局优化方法
CN107202584B (zh) * 2017-07-06 2020-02-14 北京理工大学 一种行星精确着陆抗扰制导方法
CN108896053B (zh) * 2018-07-12 2021-11-23 北京理工大学 一种行星着陆光学导航最优路标选取方法
CN109708643B (zh) * 2019-01-14 2020-07-07 北京理工大学 小行星表面光学导航路标评价选取方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108681711A (zh) * 2018-05-17 2018-10-19 常州信息职业技术学院 一种面向移动机器人的自然路标提取方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110095123A (zh) 2019-08-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110095123B (zh) 不规则小天体表面路标观测信息评价优化方法
CN107833249B (zh) 一种基于视觉引导的舰载机着陆过程姿态预估方法
CN109708643B (zh) 小行星表面光学导航路标评价选取方法
CN109270545B (zh) 一种定位真值校验方法、装置、设备及存储介质
CN104123730A (zh) 基于道路特征的遥感影像与激光点云配准方法及***
CN103697855B (zh) 一种基于海天线检测的船体水平姿态测量方法
CN108871349A (zh) 一种深空探测器光学导航位姿加权确定方法
CN111598952B (zh) 一种多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法及***
Fiala et al. Visual odometry using 3-dimensional video input
CN111709988B (zh) 一种物体的特征信息的确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN107677274A (zh) 基于双目视觉的无人机自主着陆导航信息实时解算方法
CN108508916A (zh) 一种无人机编队的控制方法、装置、设备及存储介质
CN108896053B (zh) 一种行星着陆光学导航最优路标选取方法
CN108535789A (zh) 一种基于机场跑道的异物识别***
CN112184736A (zh) 一种基于欧式聚类的多平面提取方法
CN114137560A (zh) 基于改进激光描述符的车辆重定位方法、装置及电子设备
CN115867939A (zh) 用于空中到地面配准的***和方法
CN116563377A (zh) 一种基于半球投影模型的火星岩石测量方法
CN114066773B (zh) 一种基于点云特征与蒙特卡洛扩展法的动态物体去除
CN117218350A (zh) 一种基于固态雷达的slam实现方法及***
Kaufmann et al. Shadow-based matching for precise and robust absolute self-localization during lunar landings
Ebadi et al. Semantic mapping in unstructured environments: Toward autonomous localization of planetary robotic explorers
Cui et al. Precise landing control of UAV based on binocular visual SLAM
CN111089580A (zh) 一种基于协方差交叉的无人战车同时定位与地图构建方法
CN112213264A (zh) 用于景象匹配制导的机场参考图制备方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant