針對月面著陸器下降過程中的姿態(tài)快速調整需求,導航系統(tǒng)必須具備實時快速解算能力,而傳統(tǒng)天文導航算法星圖識別過程計算量大,占用了一定的硬件資源和能耗,限制了月面著陸器動態(tài)響應能力的提高。針對這一問題提出一種基于圖像灰度誤差的慣性/天文深度組合導航方法。該方法利用慣導輔助星敏感器構建灰度誤差函數(shù),根據(jù)灰度誤差梯度優(yōu)化姿態(tài)失準角,無需星圖識別過程依舊可以完成對姿態(tài)的估計。仿真結果表明,在導航星數(shù)目不少于3顆時,該方法可在與慣性/天文松、緊組合姿態(tài)精度一致的前提下,將計算時間縮短60%,姿態(tài)精度維持在10″（非光軸）、50″（光軸）以內;在導航星數(shù)目小于3顆時,依舊可以進行導航解算,姿態(tài)精度維持在50″（非光軸）、100″（光軸）以內。將其應用于月面著陸器等實時性需求較高的背景中,有助于降低算法的計算量,節(jié)約硬件資源和系統(tǒng)功耗,為未來月面著陸器導航系統(tǒng)的設計提供新思路和理論參考。 

【文章來源】：宇航學報. 2020,41(12)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

灰度誤差函數(shù)構建過程

由上節(jié)內容可知,I1和I2兩副星圖之間僅相差一個旋轉關系?s,深組合模型的基本原理是通過調節(jié) ? ^ s ,使兩幅圖之間的灰度誤差均方差達到最小。為更直觀地說明深組合模型的原理,不妨假設圖像中只包含一個星點,此時I1, I2及圖像灰度誤差的物理意義如圖2所示。根據(jù)灰度不變假設,式(32)可進一步寫為

這里灰度誤差函數(shù) e i ( ? ^ s ) 的物理意義可以理解為ΔI中p2像素點處的取值,全局優(yōu)化目標是令ΔI中所有點的灰度均方差最小。如圖3所示,當 ? ^ s 偏離φs時,星點窗口內的圖像灰度誤差圖像存在一個尖峰和一個低谷。深組合的目的是調節(jié)I1和I2之間的旋轉關系 ? ^ s 使尖峰和低谷重疊,從而讓灰度誤差接近零。顯然,沿圖中紅色箭頭方向進行調節(jié)是最快速的,這一方向實際上就是 e i ( ? ^ s ) 對 ? ^ s 的梯度方向。

【參考文獻】：
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博士論文
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本文編號：3601640