本文關鍵詞： 單目相機 相對位姿估計 未知空間目標 視覺相對導航 擴展卡爾曼濾波　出處：《宇航學報》2015年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對幾何、質(zhì)量特性參數(shù)均未知的空間碎片,提出一種基于擴展卡爾曼濾波(EKF)的相對位姿估計算法。該算法以單目相機獲得的目標圖像特征視線信息作為測量輸入,以目標姿態(tài)、姿態(tài)角速度、慣量比、相對位置、相對速度和特征位置作為濾波狀態(tài)。對算法進行可觀性分析,給出兩個可以保證算法可觀性的條件。分別針對不同條件進行數(shù)值仿真,仿真結果表明新算法能夠?qū)缀魏唾|(zhì)量參數(shù)未知的空間碎片進行有效的相對位姿估計。
[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】： 中國空間技術研究院錢學森空間技術實驗室;廣東省政府;
【分類號】：V528;X738
【正文快照】： 0引言航天技術經(jīng)過半個多世紀的發(fā)展,已逐漸成熟并在人類的生產(chǎn)生活中發(fā)揮著愈加重要的作用。但與此同時,頻繁的航天活動也造成近地軌道日漸擁擠。美國空間監(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21000個[1],其中絕大部分為空間碎，

本文編號：1490420