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對(duì)空間碎片的相對(duì)位姿估計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2018-02-04 14:19

  本文關(guān)鍵詞: 單目相機(jī) 相對(duì)位姿估計(jì) 未知空間目標(biāo) 視覺(jué)相對(duì)導(dǎo)航 擴(kuò)展卡爾曼濾波 出處:《宇航學(xué)報(bào)》2015年08期  論文類(lèi)型:期刊論文


【摘要】:針對(duì)幾何、質(zhì)量特性參數(shù)均未知的空間碎片,提出一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)的相對(duì)位姿估計(jì)算法。該算法以單目相機(jī)獲得的目標(biāo)圖像特征視線信息作為測(cè)量輸入,以目標(biāo)姿態(tài)、姿態(tài)角速度、慣量比、相對(duì)位置、相對(duì)速度和特征位置作為濾波狀態(tài)。對(duì)算法進(jìn)行可觀性分析,給出兩個(gè)可以保證算法可觀性的條件。分別針對(duì)不同條件進(jìn)行數(shù)值仿真,仿真結(jié)果表明新算法能夠?qū)缀魏唾|(zhì)量參數(shù)未知的空間碎片進(jìn)行有效的相對(duì)位姿估計(jì)。
[Abstract]:Space debris with unknown geometric and mass characteristic parameters. An EKF-based relative pose estimation algorithm based on extended Kalman filter (EKF) is proposed, in which the target image feature line of sight information obtained by a single camera is used as the measurement input, and the target attitude and attitude angular velocity are used as the measurement input. Inertia ratio, relative position, relative velocity and feature position are the filtering states. The observability of the algorithm is analyzed, and two conditions are given to guarantee the observability of the algorithm. Simulation results show that the new algorithm can effectively estimate the relative orientation of space debris with unknown geometric and mass parameters.
【作者單位】: 中國(guó)空間技術(shù)研究院錢(qián)學(xué)森空間技術(shù)實(shí)驗(yàn)室;廣東省政府;
【分類(lèi)號(hào)】:V528;X738
【正文快照】: 0引言航天技術(shù)經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展,已逐漸成熟并在人類(lèi)的生產(chǎn)生活中發(fā)揮著愈加重要的作用。但與此同時(shí),頻繁的航天活動(dòng)也造成近地軌道日漸擁擠。美國(guó)空間監(jiān)視網(wǎng)(Space Surveillance Network,SSN)的數(shù)據(jù)顯示,在軌可跟蹤空間物體的數(shù)量已超過(guò)21000個(gè)[1],其中絕大部分為空間碎,

本文編號(hào):1490420

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