基于圖像信息的小天體參數(shù)估計及探測器自主導航研究.pdf

1、對未知領域的探索，是人類社會發(fā)展進步的不懈追求。隨著科學技術的進步與經濟的發(fā)展，小行星和彗星等小天體的探測已經成為新世紀深空探測的熱點之一。利用小天體探測任務中拍攝的圖像，不但能夠較為直觀地得到目標天體的形狀結構及地表特征，而且可以對探測器進行自主光學導航。如何利用圖像信息獲得更多的科學觀測及導航信息是小天體探測領域的關鍵技術之一。本學位論文結合國家863計劃項目“小行星附著與地面演示驗證系統(tǒng)”、國家自然科學基金項目“深空探測自主導航理

2、論與方法研究”，深入研究了基于圖像信息的小天體參數(shù)估計與探測器自主導航算法，論文的主要研究內容包括：
　　首先，針對巡航段、接近段等深空環(huán)境中拍攝圖像的各種噪聲干擾，對圖像進行輻射標定、幾何標定以及光散度標定。利用雙邊濾波算法取代傳統(tǒng)的中值濾波對深空圖像進行噪聲消除，在保留天體邊緣信息的同時，消除了高斯等噪聲影響。采用最小外接橢圓法進行形心確定，在此基礎上設計了接近段目標天體進行跟蹤算法，并提出了利用計算外接橢圓旋轉變化來確定小天

3、體自旋周期的算法。
　　其次，提出了僅利用繞飛圖像和一個距離信息進行小天體三維模型建立并進行物理參數(shù)估計的算法。針對光照、旋轉等影響因素，利用 PCA-SIFT算法對序列圖像進行特征點的提取、匹配，避免了人工匹配效率低的缺點。根據(jù)窄視場相機的特點，用弱透視近似透視投影，并利用因式分解算法重構小天體模型，同時估計探測器的位置、姿態(tài)。在得到的表面特征點三維坐標的基礎上，利用一種快速有效的三角剖分算法對小天體三維模型進行描述，并將對體積

4、的積分轉化為對三角網格頂點的計算，得到小天體的體積、表面積、質心、轉動慣量、慣量主軸、引力勢以及引力場分布等基本物理參數(shù)。
　　再次，給出了利用尺度不變特征點作為導航陸標進行探測器自主著陸導航的算法。著陸段初期，將局部圖像提取的特征點與繞飛段建立的特征點數(shù)據(jù)庫進行匹配，結合小天體三維模型，確定探測器在小天體固連坐標系下的位置、姿態(tài)等信息；在著陸末端，利用拼接圖像建立虛擬導航地圖，即使在沒有觀測到目標著陸點的情況下，也可以確定探測器

5、相對于著陸點坐標系的6DOF狀態(tài)。另一方面，將特征匹配導航算法與慣導信息進行融合，既克服特征點匹配算法計算量大、可能無法匹配的缺點，又減小了慣導累積誤差的影響，為精確著陸導航提供了保障。
　　然后，為進一步提高自主導航的穩(wěn)定性和精度，給出了一種快速相鄰幀間狀態(tài)估計的算法。利用局部窗口極值的快速搜索算法提取出不同尺度空間的特征點，提高了匹配的實時性；同時提出一種自適應特征點采樣選取算法，對采樣塊的大小及分布進行選擇，避免了計算的冗余

6、性。在此基礎上，通過建立本質空間中的狀態(tài)方程，利用極線幾何約束設計IEKF濾波器，對探測器進行相對位置、姿態(tài)的估計。
　　最后，提出了利用末端著陸圖像進行地表形態(tài)識別，提取障礙區(qū)域并自主選擇安全著陸點的算法。對圖像陰影、光亮區(qū)域利用高低帽變換進行分割，并消除噪聲影響；對非陰影區(qū)域分別采用多視圖幾何迭代算法和正投影因式分解算法進行地表識別，分析了不同算法的應用范圍及重構精度。在確定障礙的基礎上，針對不同障礙的分布情況分別采用遺傳算法