目標(biāo)星球表面障礙自主檢測技術(shù)和安全著陸點的選擇是實現(xiàn)探測器深空探測安全著陸的關(guān)鍵.針對探測動力下降段自主安全著陸進(jìn)行仿真研究,提出了一種基于仿真的探測器自主安全著陸仿真算法.該算法首先確定探測器所攜帶的電荷耦合器件相機拍攝的表面區(qū)域,利用基于光線跟蹤算法以及高程數(shù)據(jù)對月球遙感影像進(jìn)行仿真.然后基于邊緣檢測獲取探測器目標(biāo)表面的巖石及隕石坑等障礙,并對這些障礙進(jìn)行橢圓擬合從而確定障礙區(qū)域.在確定障礙區(qū)的基礎(chǔ)上,利用圖像的形態(tài)學(xué)操作,采用高斯圖像金字塔獲取各層表面遙感影像,對多幀圖像進(jìn)行實時處理,精確地確定安全著陸區(qū).在著陸區(qū)域基本確定之后的精避障階段,提出了一種基于三維重構(gòu)的探測器精避障螺旋搜索策略.該算法在傳統(tǒng)圖像匹配識別的基礎(chǔ)上,首先根據(jù)探測器所攜帶的激光三維成像儀對初選著陸區(qū)域進(jìn)行高精度三維重構(gòu),然后對重構(gòu)后的區(qū)域進(jìn)行螺旋搜索,從而選定更精確、更安全的軟著陸目標(biāo)著陸點.最后通過仿真實驗驗證了算法的有效性. 

【文章來源】：計算機研究與發(fā)展. 2019,56(12)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

自主安全著陸仿真算法技術(shù)路線

探測器在軟著陸過程中,在下落到10～2 000 m之間時,其攜帶的CCD相機會對星球表面進(jìn)行拍照.本節(jié)根據(jù)探測器所在位置,確定所攜帶的CCD相機拍攝的區(qū)域,基于光線跟蹤算法結(jié)合高程數(shù)據(jù)對區(qū)域內(nèi)的遙感影像圖片進(jìn)行仿真模擬.光線跟蹤主要是判斷光線與球面的相交情況,如圖2所示:根據(jù)代數(shù)學(xué)的方法,設(shè)置光線方程:

衛(wèi)星相機拍照的效果主要受光照、氣候以及相機特性影響.這里只考慮光照和相機的影響.通過計算光照模型以及相機拍照范圍的計算,算法流程如圖3所示:2.2 障礙檢測

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多因子綜合評估的月球探測軟著陸區(qū)域及最佳巡航路線分析[J]. 牟乃夏,李潔,孟治國,張靈先,劉文寶.  深空探測學(xué)報. 2018(01)
[2]基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像邊緣檢測技術(shù)[J]. 馮俊萍,趙轉(zhuǎn)萍,徐濤.  航空計算技術(shù). 2004(03)
[3]一種基于Canny理論的自適應(yīng)邊緣檢測方法[J]. 王植,賀賽先.  中國圖象圖形學(xué)報. 2004(08)

碩士論文
[1]星際軟著陸動力下降與障礙規(guī)避制導(dǎo)方法研究[D]. 陶婷.南京航空航天大學(xué) 2016



本文編號：3327439