CN107621266A - 基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法 - Google Patents
基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法，包括：采用双目立体视觉相机获取目标特征点的测量信息，并基于目标特征点建立用于相对导航的目标体坐标系；在获得相对导航参数初值后，采用捷联惯导的测量信息并结合动力学模型进行相对导航参数递推计算；设计卡尔曼滤波器并利用双目立体视觉相机跟踪目标特征点所获得的测量信息对递推计算得到的相对导航参数的误差进行实时估计与修正。本发明方法取得了非合作目标相对导航精度高、鲁棒性好、可靠性高的有益效果。
Description
技术领域
本发明涉及航天器导航、制导与控制技术领域，特别涉及一种基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法。
背景技术
在空间交会对接任务中，目前两个空间飞行器间最终逼近的相对导航大多采用合作方式，即目标飞行器上安装有合作标志器，跟踪飞行器可通过观测目标飞行器上的合作标志器获得相对位姿测量信息，然后通过滤波方式实现连续的相对导航。在在轨服务、在轨维修、在轨维护等需要实施空间交会对接的航天任务中，对于未安装合作标志器的目标飞行器，无法采用合作相对导航方式进行最终逼近，因此迫切需要有一种新的空间非合作目标相对导航方法。
目前没有发现同本发明类似技术的说明或报道，也尚未收集到国内外类似的资料。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是采用双目立体视觉相机和捷联惯导实现空间非合作目标最终逼近过程中的相对导航问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法，包括以下步骤：
S1：采用双目立体视觉相机获取目标特征点的测量信息，并基于目标特征点建立用于相对导航的目标体坐标系；
S2：在获得相对导航参数初值后，采用捷联惯导的测量信息并结合动力学模型进行相对导航参数递推计算；
S3：设计卡尔曼滤波器并利用双目立体视觉相机跟踪目标特征点所获得的测量信息对递推计算得到的相对导航参数的误差进行实时估计与修正。
较佳地，所述步骤S1中，双目立体视觉获取被稳定跟踪的目标特征点的测量信息，建立目标体坐标系t：在被跟踪的若干个目标特征点中，选取一个目标特征点p0作为目标体坐标系t的原点，并且定义目标体坐标系与目标飞行器固连；除p0以外的其他被跟踪的目标特征点p1,p2,…pj相对于p0点的位置向量，记为P1,P2,…,Pj，其中，j为正整数；选取目标特征点p0、p1、p2作为定义目标体坐标系t的特征点，t的x轴为沿着P1的方向，t的z轴为沿着P1×P2的方向，t的y轴与x轴、z轴构成右手系；
则目标特征点pj相对于p0的位置向量在跟踪飞行器本体坐标系b中的投影在时间区间[tk-1,tk]上，可由下式根据tk-1时刻的进行推算tk时刻的
式中，为tk时刻的目标轨道系o与飞行器本体坐标系b间的方向余弦矩阵，为tk-1时刻的飞行器本体坐标系b与目标轨道系o间的方向余弦矩阵；k为正整数。
较佳地，还包括：设计卡尔曼滤波器具体为设计相对导航卡尔曼滤波器的状态向量X为，
式中，为相对姿态误差，δv为相对速度误差，δr为相对位置误差，为加速度计测量误差，δPj为目标特征点的位置向量的推算误差。
较佳地，还包括：
利用双目立体视觉相机跟踪目标特征点p0以及pj，j＝1，2，3，…，N，p0及pj的测量信息对应的相对位置向量在b系中的投影分别为及则分别得到目标特征点p0的量测向量Z0以及目标特征点pj的量测向量Zj：
式中，为捷联惯导计算得到的相对位置向量ro，为计算得到的目标特征点p0相对于pj的位置向量；
则设计卡尔曼滤波器时，根据目标体坐标系t，构造如下目标体坐标系t的量测向量Zt：
式中，为基于捷联惯导计算得到的相对姿态矩阵，且有，
式中，和为经过误差修正的目标飞行器上特征点p1、p2相对于p0点的位置向量在b系中的投影；和分别为由特征点p1、p2确定的目标体坐标系t三个坐标轴向量在b系中的投影；和分别为由特征点p1、p2确定的目标体坐标系t三个坐标轴向量在t系中的投影。
较佳地，所述步骤S3还包括：同时对捷联惯导的加速度误差和目标特征点位置矢量误差进行实时估计与修正以提高其精度。
本发明提出的方法基于双目立体视觉相机获得的目标特征点信息以及捷联惯导获得的跟踪飞行器运动信息，在获取相对导航参数初值的情况下，采用捷联惯导技术进行相对导航参数递推计算，并且采用卡尔曼滤波技术对相关的误差进行实时估计与修正，从而实现高精度、高可靠的空间非合作目标相对导航。
该方法具有以下有益效果：
实现了最终逼近空间非合作目标过程中的视觉/惯性相对导航，并且具有精度高和可靠性高的优势，因此本发明在在轨服务、在轨维修、在轨维护等需要实施空间非合作目标交会对接的各类航天任务中，将发挥非常重要的作用。
附图说明
图1为本发明方法整体流程图；
图2为优选实施例提供的方法原理框图。
具体实施方式
以下将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述和讨论，显然，这里所描述的仅仅是本发明的一部分实例，并不是全部的实例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
为了便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例作进一步的解释说明，且各个实施例不构成对本发明实施例的限定。
如图1所示，本实施例提供了一种基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法，包括以下步骤：
S1：采用双目立体视觉相机获取目标特征点的测量信息，并基于目标特征点建立用于相对导航的目标体坐标系；
S2：在获得相对导航参数初值后，采用捷联惯导的测量信息并结合动力学模型进行相对导航参数递推计算；
S3：设计卡尔曼滤波器并利用双目立体视觉相机跟踪目标特征点所获得的测量信息对递推计算得到的相对导航参数的误差进行实时估计与修正。
其中，步骤S3还包括：同时对捷联惯导的加速度误差和目标特征点位置矢量误差进行实时估计与修正以提高其精度。
具体地，参考图2，为本实施例方法基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法原理框图，该方法采用双目立体视觉相机与捷联惯导相结合的视觉/惯性相对导航方式。
跟踪飞行器在超近距离上向目标飞行器进行连续逼近，目标体上有能够被稳定跟踪的特征点，并且根据被稳定跟踪的特征点，建立目标体坐标系t。
则步骤S1中的双目立体视觉相机获取被稳定跟踪的目标特征点的测量信息，建立目标体坐标系t具体包括：在被跟踪的若干个目标特征点中，选取一个目标特征点p0作为目标体坐标系t的原点，并且定义目标体坐标系与目标飞行器固连；除p0以外的其他被跟踪的目标特征点p1,p2,…pj相对于p0点的位置向量，记为P1,P2,…,Pj，其中，j为正整数；选取目标特征点p0、p1、p2作为定义目标体坐标系t的特征点，t的x轴为沿着P1的方向，t的z轴为沿着P1×P2的方向，t的y轴与x轴、z轴构成右手系。
同时，定义跟踪飞行器本体坐标系为b系，目标轨道系为o系，则跟踪飞行器相对于目标体坐标系t的原点的相对位置向量在o系中的投影为ro，相对速度向量在o系中的投影为vo，b系与t系间的相对坐标变换矩阵即相对姿态矩阵为
基于捷联惯导推算的相对位置、相对速度和相对姿态参数，由于缺乏直接的相对测量信息而存在较大的误差，因此需要采用双目立体视觉相机获取的相对测量信息，并利用最优估计导航滤波方法，对捷联惯导推算的相对导航参数误差进行估计和修正，从而实现高精度的视觉/惯性相对导航。
双目立体视觉相机可以通过对目标体上特征点的测量，采用光束平差方法得到跟踪飞行器相对目标特征点pj(j＝0，1，2，3，…)的相对位置向量在b系中的投影且有：
式中，为目标特征点pj相对于p0的位置向量在跟踪飞行器本体坐标系b中的投影，在时间区间[tk-1,tk]上，可由下式根据tk-1时刻的进行推算tk时刻的
式中，的初值可以在首次同时跟踪到特征点p0以及特征点pj(j>0)时，由(1)和(2)式计算得到。其中，为tk时刻的目标轨道系o与飞行器本体坐标系b间的方向余弦矩阵，为tk-1时刻的飞行器本体坐标系b与目标轨道系o间的方向余弦矩阵；k为正整数。
进一步的，还包括：设计卡尔曼滤波器具体为设计相对导航卡尔曼滤波器的状态向量X为，
式中，为相对姿态误差，δv为相对速度误差，δr为相对位置误差，为加速度计测量误差，δPj为目标特征点的位置向量的推算误差。
根据(4)式定义的系统误差状态向量，可以得到如下的系统状态方程，
式中，为系统状态，F为系统状态矩阵，W为系统状态噪声向量。
在另一优选实施例中，还包括：利用双目立体视觉相机跟踪目标特征点p0以及pj，j＝1，2，3，…，N，p0及pj的测量信息对应的相对位置向量在b系中的投影分别为及则分别得到目标特征点p0的量测向量Z0以及目标特征点pj的量测向量Zj：
式中，为捷联惯导计算得到的相对位置向量ro，为计算得到的目标特征点p0相对于pj的位置向量；
则设计卡尔曼滤波器时，根据目标体坐标系t，构造如下目标体坐标系t的量测向量Zt：
式中，为基于捷联惯导计算得到的相对姿态矩阵，t表示目标本体坐标系。且有，
式中，和为经过误差修正的目标飞行器上特征点p1、p2相对于p0点的位置向量在b系中的投影；和分别为由特征点p1、p2确定的目标体坐标系t三个坐标轴向量在b系中的投影；和分别为由特征点p1、p2确定的目标体坐标系t三个坐标轴向量在t系中的投影。
对于量测Z0、Zj和Zt可以采用序贯卡尔曼滤波算法进行处理，从而可获得相对导航系统状态向量的实时估计，然后可以采用反馈修正的方式对相应的参数进行修正以提高其精度。
通过采用本发明提出的基于特征点跟踪的视觉/惯性相对导航方法，在空间交会对接任务中，可实现空间非合作目标最终逼近的相对导航。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，对本发明所做的变形或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述的权利要求的保护范围为准。
Claims (5)
1.一种基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采用双目立体视觉相机获取目标特征点的测量信息，并基于目标特征点建立用于相对导航的目标体坐标系；
S2：在获得相对导航参数初值后，采用捷联惯导的测量信息并结合动力学模型进行相对导航参数递推计算；
S3：设计卡尔曼滤波器并利用双目立体视觉相机跟踪目标特征点所获得的测量信息对递推计算得到的相对导航参数的误差进行实时估计与修正。
2.根据权利要求1所述的基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法，其特征在于，所述步骤S1中，双目立体视觉获取被稳定跟踪的目标特征点的测量信息，建立目标体坐标系t：在被跟踪的若干个目标特征点中，选取一个目标特征点p0作为目标体坐标系t的原点，并且定义目标体坐标系与目标飞行器固连；除p0以外的其他被跟踪的目标特征点p1,p2,…pj相对于p0点的位置向量，记为P1,P2,…,Pj，其中，j为正整数；选取目标特征点p0、p1、p2作为定义目标体坐标系t的特征点，t的x轴为沿着P1的方向，t的z轴为沿着P1×P2的方向，t的y轴与x轴、z轴构成右手系；
则目标特征点pj相对于p0的位置向量在跟踪飞行器本体坐标系b中的投影在时间区间[tk-1,tk]上，可由下式根据tk-1时刻的进行推算tk时刻的
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式中，为tk时刻的目标轨道系o与飞行器本体坐标系b间的方向余弦矩阵，为tk-1时刻的飞行器本体坐标系b与目标轨道系o间的方向余弦矩阵；k为正整数。
3.根据权利要求2所述的基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法，其特征在于，还包括：设计卡尔曼滤波器具体为设计相对导航卡尔曼滤波器的状态向量X为，
式中，为相对姿态误差，δv为相对速度误差，δr为相对位置误差，为加速度计测量误差，δPj为目标特征点的位置向量的推算误差。
4.根据权利要求2所述的基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法，其特征在于，还包括：
利用双目立体视觉相机跟踪目标特征点p0以及pj，j＝1，2，3，…，N，p0及pj的测量信息对应的相对位置向量在b系中的投影分别为及则分别得到目标特征点p0的量测向量Z0以及目标特征点pj的量测向量Zj：
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式中，为捷联惯导计算得到的相对位置向量ro，为计算得到的目标特征点p0相对于pj的位置向量；
则设计卡尔曼滤波器时，根据目标体坐标系t，构造如下目标体坐标系t的量测向量Zt：
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式中，和为经过误差修正的目标飞行器上特征点p1、p2相对于p0点的位置向量在b系中的投影；和分别为由特征点p1、p2确定的目标体坐标系t三个坐标轴向量在b系中的投影；和分别为由特征点p1、p2确定的目标体坐标系t三个坐标轴向量在t系中的投影。
5.根据权利要求1所述的基于特征点跟踪的空间非合作目标相对导航方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：同时对捷联惯导的加速度误差和目标特征点位置矢量误差进行实时估计与修正以提高其精度。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108519110A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-09-11 | 北京空间飞行器总体设计部 | 基于图像信息的空间非合作目标自主相对导航在轨验证系统 |
| CN108519109A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-09-11 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种空间非合作目标相对导航在轨演示安装参数确定方法 |
| CN108692729A (zh) * | 2018-05-04 | 2018-10-23 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种空间非合作目标相对导航协方差自适应修正滤波方法 |
| CN108897023A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-11-27 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种星上自主的非合作机动目标跟踪保持变轨方法 |
| CN109407697A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-03-01 | 北京机械设备研究所 | 一种基于双目视觉测距的无人机跟踪运动目标系统及方法 |
| CN110495185A (zh) * | 2018-03-09 | 2019-11-22 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 语音信号处理方法及装置 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103033189A (zh) * | 2012-12-26 | 2013-04-10 | 北京航空航天大学 | 一种深空探测巡视器惯性/视觉组合导航方法 |
| CN103217174A (zh) * | 2013-04-10 | 2013-07-24 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于低精度微机电系统的捷联惯导系统初始对准方法 |
| CN103424114A (zh) * | 2012-05-22 | 2013-12-04 | 同济大学 | 一种视觉导航/惯性导航的全组合方法 |
| CN103591955A (zh) * | 2013-11-21 | 2014-02-19 | 西安中科光电精密工程有限公司 | 组合导航系统 |
| CN103743414A (zh) * | 2014-01-02 | 2014-04-23 | 东南大学 | 一种里程计辅助车载捷联惯导系统行进间初始对准方法 |
| CN105509733A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-04-20 | 上海宇航系统工程研究所 | 非合作空间圆目标的相对位姿测量方法 |
| CN105652305A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-06-08 | 深圳大学 | 一种动态环境下轨道检测平台的三维定位定姿方法及系统 |
| US20160305784A1 (en) * | 2015-04-17 | 2016-10-20 | Regents Of The University Of Minnesota | Iterative kalman smoother for robust 3d localization for vision-aided inertial navigation |
-
2017
- 2017-08-14 CN CN201710693362.7A patent/CN107621266B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103424114A (zh) * | 2012-05-22 | 2013-12-04 | 同济大学 | 一种视觉导航/惯性导航的全组合方法 |
| CN103033189A (zh) * | 2012-12-26 | 2013-04-10 | 北京航空航天大学 | 一种深空探测巡视器惯性/视觉组合导航方法 |
| CN103033189B (zh) * | 2012-12-26 | 2015-05-20 | 北京航空航天大学 | 一种深空探测巡视器惯性/视觉组合导航方法 |
| CN103217174A (zh) * | 2013-04-10 | 2013-07-24 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于低精度微机电系统的捷联惯导系统初始对准方法 |
| CN103591955A (zh) * | 2013-11-21 | 2014-02-19 | 西安中科光电精密工程有限公司 | 组合导航系统 |
| CN103743414A (zh) * | 2014-01-02 | 2014-04-23 | 东南大学 | 一种里程计辅助车载捷联惯导系统行进间初始对准方法 |
| US20160305784A1 (en) * | 2015-04-17 | 2016-10-20 | Regents Of The University Of Minnesota | Iterative kalman smoother for robust 3d localization for vision-aided inertial navigation |
| CN105509733A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-04-20 | 上海宇航系统工程研究所 | 非合作空间圆目标的相对位姿测量方法 |
| CN105652305A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-06-08 | 深圳大学 | 一种动态环境下轨道检测平台的三维定位定姿方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 于永军: "惯导 /双目视觉位姿估计算法研究", 《仪器仪表》 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110495185A (zh) * | 2018-03-09 | 2019-11-22 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 语音信号处理方法及装置 |
| CN108519109A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-09-11 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种空间非合作目标相对导航在轨演示安装参数确定方法 |
| CN108519109B (zh) * | 2018-04-20 | 2020-04-10 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种空间非合作目标相对导航在轨演示安装参数确定方法 |
| CN108519110A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-09-11 | 北京空间飞行器总体设计部 | 基于图像信息的空间非合作目标自主相对导航在轨验证系统 |
| CN108897023A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-11-27 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种星上自主的非合作机动目标跟踪保持变轨方法 |
| CN108897023B (zh) * | 2018-04-26 | 2021-02-09 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种星上自主的非合作机动目标跟踪保持变轨方法 |
| CN108692729A (zh) * | 2018-05-04 | 2018-10-23 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种空间非合作目标相对导航协方差自适应修正滤波方法 |
| CN108692729B (zh) * | 2018-05-04 | 2019-05-24 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种空间非合作目标相对导航协方差自适应修正滤波方法 |
| CN109407697A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-03-01 | 北京机械设备研究所 | 一种基于双目视觉测距的无人机跟踪运动目标系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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