CN114485679B - 行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，属于深空探测技术领域。本发明从目标着陆区域的拍摄图像中提取自然路标和特征点的像素坐标，基于前后帧图像中配对成功的特征点集，获取前后时刻拍摄图像的位置变化关系。当某一路标溢出相机视场后，利用该路标历史观测信息和前后时刻拍摄图像的相对运动关系，获取该路标的虚拟衍生信息。进而利用消失路标的虚拟衍生信息和视场内可见路标的观测信息，共同组成导航观测量，估计探测器在目标天体固连系中的状态。本发明既避免现有导航方法对观测路标数目的依赖，又能够充分利用自然路标和特征点两类导航信息，以较低的精度代价，实现探测器在特征稀疏环境下的高精度自主导航。
Description
技术领域
本发明涉及行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，特别适用于深空探测器在地外天体最终着陆段路标信息稀疏情况下的自主导航方法，属于深空探测技术领域。
背景技术
近些年，小行星因其自身潜在的科学价值逐渐成为了国际深空探测领域的热点，人类对小行星的探测已经经历了飞越、环绕/伴飞、撞击、着陆与采样返回等多种方式。其中，着陆探测技术难点多、难度大，着陆过程的导航估计精度更是关系着整个探测任务的成败。小行星本身的目标暗弱、地形不确知、形貌复杂等特点，给传统导航方法的应用带来了困难。
绝对导航是行星着陆中常用的自主导航方法。在着陆过程中，探测器携带的光学相机对着陆区域进行拍摄，获取拍摄图像中的大型自然路标。大型自然路标是指行星表面易于识别和确定的特殊地形，探测器在绕飞段对行星表面进行观测并建立包含大型自然路标的行星地形数据库。绝对导航是将大型自然路标作为导航参考，进而获得探测器在行星固连系下的绝对位置、姿态信息。然而，此类导航方法需要观测至少三个路标才能对探测器位姿进行求解。在小行星探测背景下，小行星表面通常形貌复杂，能够观测到的大型自然路标较少。同时，随着探测器高度的下降，相机视场逐渐缩小，原本能够观测到的导航路标溢出视场，导致此类导航方法在探测器高度较低的情况下难以适用。
针对上述问题，在先技术[1](N.Ogawa,F.Terui,Y.Mimasu,et al.Image-basedAutonomous Navigation of Hayabusa2 using Artificial Landmarks:Design and In-Flight Results in Landing Operations on Asteroid Ryugu,AIAA Scitech2020Forum.Orlando,2020.)，日本的隼鸟二号通过在最终着陆段释放易于识别和跟踪的人工路标，避免了小行星表面信息稀疏的问题。但携带和释放人工路标增加了导航任务成本，缩减了其他用途载荷的可用质量。
在先技术[2](M.Yu,S.Li,S.Wang,X.Huang.Single crater-aided inertialnavigation for autonomous asteroid landing,Advances in Space Research.63(2019)1085-1099)，提出了一种适用于小行星自主着陆任务的陨石坑辅助惯性导航方法。该方法基于一种二维-三维陨石坑重投影模型，结合惯性测量，实现了单个陨石坑的匹配，利用单个陨石坑的五个特征点作为路标来辅助惯性导航。该方法一定程度上克服了相机中路标数目不足的问题。但是，该方法的导航精度依赖于陨石坑边缘的提取精度，因而导致估计精度不够理想。并且，该方法忽略了下降图像中曾经出现的陨石坑，图像信息利用率低。
现有的针对特征稀疏环境的自主导航方法，均抛弃了原本的路标导航方案，以转换观测特征的技术手段，将原本的自然路标替换成人工路标或与路标相关的特征点，但需付出载荷减少或精度降低的代价。
发明内容
本发明的目的是针对现有路标导航方案中路标信息稀疏导致的位姿估计困难、估计精度差、估计代价高的问题，提供一种行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，以提高探测器在特征稀疏环境下的位姿估计精度。本发明从目标着陆区域的拍摄图像中提取自然路标和特征点的像素坐标，基于前后帧图像中配对成功的特征点集，获取前后时刻拍摄图像的位置变化关系。当某一路标溢出相机视场后，利用该路标历史观测信息和前后时刻拍摄图像的相对运动关系，获取该路标的虚拟衍生信息。进而利用消失路标的虚拟衍生信息和视场内可见路标的观测信息，共同组成导航观测量，估计探测器在目标天体固连系中的状态。本发明既避免现有导航方法对观测路标数目的依赖，又能够充分利用自然路标和特征点两类导航信息，以较低的精度代价，实现探测器在特征稀疏环境下的高精度自主导航。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的。
本发明公开的行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，包括如下步骤：
步骤一、建立相机观测模型。
相机观测模型
其中，f为相机焦距，[pi li]T为观测点像素坐标，为观测点在探测器本体系下的三维坐标。
由观测点像素坐标pi，li和相机焦距f求得探测器本体系下观测点单位方向矢量
N为观测点的个数。
步骤二、获取相对运动信息。
由于探测器最终着陆段十分接近小行星表面，使用单应性矩阵H来描述前后时刻的相对运动信息，基于图像变换的理论，利用特征点的位置关系进行导航路标虚拟观测的方法，具体过程如下。
表示第k帧图像中第i个特征点的齐次坐标，/>表示第k+1帧图像中第i个特征点的齐次坐标，具体表达式如下
同一特征点i在前后时刻的齐次坐标之间的转换关系为
其中H为单应性矩阵。
总共有n对配对成功的特征点，将前后两个时刻配对点集的齐次坐标写成如下形式
利用最小二乘法求解单应性矩阵H
HT＝(ATA)-1ATB (6)
通过H阵描述前后两帧图像的相对运动信息。
步骤三、求解视场内消失路标的虚拟衍生信息。
由于视场内消失的路标无法直接通过导航相机观测其像素坐标，消失路标的虚拟衍生信息需要通过历史信息和步骤二获得的相对运动信息来衍生。
已知k时刻探测器本体系下路标的坐标为
其中为小行星固连系下第i个导航路标的位置坐标，r＝[xa ya za]T为小行星固连系下探测器的位置坐标，Cb(k)a为小行星固连系到探测器k时刻本体系的坐标转换矩阵。
将k时刻的路标信息作为k+1时刻的历史信息。利用步骤二求得的单应性矩阵H，结合k时刻探测器本体系下路标坐标，利用式(8)和(9)求解k+1时刻视场内消失路标i的虚拟衍生信息
和/>为k时刻路标i的观测信息，/>和/>为k+1时刻路标i的观测信息，由于k+1时刻路标i的观测信息是由k时刻的观测信息和H阵求解得到的，并不是实际观测得到的，因此/>和/>即为虚拟衍生信息。
步骤四、基于虚拟衍生信息，在特征稀疏的环境下对探测器位姿进行高精度估计，实现探测器在特征稀疏环境下的高精度自主导航。
相机观测到两个导航路标时，无法估计探测器位姿。利用步骤三中得到的消失路标的虚拟衍生信息，补充第三个路标的观测信息，建立三个路标相应的观测量为
其中，r为小行星固连系下探测器的位置坐标，Cba为小行星固连系到探测器本体系的坐标转换矩阵。为方便表示，将步骤三中求解得到的消失路标的虚拟衍生信息用与/>表示，而u2、v2和u3、v3则分别表示相机观测到的两个路标的观测信息。
根据获得的虚拟衍生信息，结合基于路标观测夹角的状态估计方法，即可对探测器的状态进行求解。
观测角偏差δE与线性观测矩阵G表示为
其中，hij＝f(ri,rj,Eij)，ri和rj为探测器到路标i和路标j的相对位置矢量，Eij为探测器关于路标i和路标j的观测视线夹角。是路标1和路标2之间的虚拟观测角偏差，是路标1和路标3之间的虚拟观测角偏差，δE23为路标2和路标3之间的实际观测角偏差；利用小偏差假设，得到观测角偏差δE与探测器状态偏差δX的线性关系如下
δE＝GδX (12)
探测器当前时刻在小行星固连系下的状态矢量为
X＝X*+(GTG)-1GTδE (13)
其中X*＝[r* v*]T为探测器状态的预报值。
在探测器本体坐标系下，导航路标的位置表示为
将式(14)进行归一化，得到探测器本体坐标系下路标的方向矢量为
利用导航路标的像元ui、像线vi和相机焦距f表示为
在已知探测器位置的情况下，利用多矢量定姿原理，确定探测器相对于小行星固连系的姿态转换矩阵最优解为
其中，I为单位矩阵
r1、r2与r3分别表示探测器与三个路标之间的距离标量。
利用式(13)和式(17)即可求得探测器在目标天体固连系下的位置和姿态。至此，完成行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，利用上述方法即可在特征稀疏的环境下，对探测器位姿进行高精度估计，实现了探测器在特征稀疏环境下的高精度自主导航。
有益效果：
本发明公开的行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，通过导航相机获得视场内目标天体表面特征点和路标的观测信息。随着探测器高度下降，当部分导航路标从视场内消失后，利用消失路标的历史信息和拍摄图像的相对运动信息，生成导航路标的虚拟衍生信息，充分利用图像信息，克服绝对导航过程中对路标实际观测数目的依赖。进而利用路标虚拟衍生信息补充观测信息，使用路标观测夹角作为等效观测量对探测器位姿进行估计，以零载荷代价和较低的精度代价，实现特征稀疏环境下的高精度位姿估计，进而实现探测器在特征稀疏环境下的高精度自主导航。
附图说明
图1是本发明的行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法流程示意图；
图2是本发明的虚拟衍生示意图，其中(a)为前后两帧图像的相对位置关系示意图，(b)为路标虚拟衍生示意图。
图3是本发明实例中探测器在小行星固连系下的状态误差变化，其中(a)为着陆过程探测器的三轴位置估计误差，(b)为虚拟衍生段探测器三轴位置估计误差；(c)为着陆过程探测器的三轴速度估计误差，(d)为虚拟衍生段探测器三轴速度估计误差；(e)为着陆过程探测器的三轴姿态角估计误差，(f)为虚拟衍生段探测器的三轴姿态角估计误差；(g)为着陆过程探测器的三轴角速度估计误差，(h)为虚拟衍生段探测器三轴角速度估计误差。
具体实施方式
为了更好的说明本发明的目的和优点，下面结合附图和实施例对发明内容做进一步说明。
本实例针对小行星着陆任务中，传统的路标导航方案在特征稀疏环境下位姿难估计、精度差、代价高的问题，以Eros 433小行星为例，在表1给定的初始条件下，利用行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法进行高精度的探测器位姿估计。在探测器向Eros 433小行星着陆的过程中，当导航相机只能观察到两个导航路标时，使用行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，如图1所示，引入虚拟衍生观测量，采用路标虚拟观测夹角作为等效观测量对探测器位姿进行估计，以零载荷代价和较低的精度代价，实现了对探测器位姿的高精度估计，估计精度如表2所示。本实例公开的行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，具体实现步骤如下：
步骤一、建立相机观测模型。
相机观测模型
其中，f为相机焦距，[pi li]T为观测点像素坐标，为观测点在探测器本体系下的三维坐标。
由观测点像素坐标pi，li和相机焦距f可得探测器本体系下观测点单位方向矢量
N为观测点的个数。
步骤二、获取图像的相对运动信息。
由于探测器最终着陆段十分接近小行星表面，使用单应性矩阵H来描述前后时刻的相对运动信息，基于图像变换的理论，提出利用特征点的位置关系进行导航路标虚拟观测的方法，具体过程如下。
表示第k帧图像中第i个特征点的齐次坐标，/>表示第k+1帧图像中第i个特征点的齐次坐标，具体表达式如下
同一特征点i在前后时刻的齐次坐标之间的转换关系为
其中H为单应性矩阵。
总共有n对配对成功的特征点，将配对点集前后两个时刻的齐次坐标写成如下形式
利用最小二乘法求解单应性矩阵H
HT＝(ATA)-1ATB (6)
H阵描述了前后两帧图像的相对运动信息。
步骤三、求解视场内消失路标的虚拟衍生信息。
由于视场内消失的路标无法直接通过导航相机观测其像素坐标，消失路标当前时刻的虚拟衍生信息，需要通过上一时刻的历史信息和步骤二获得的相对运动信息来衍生。
已知k时刻探测器本体系下路标的坐标为
其中为小行星固连系下第i个导航路标的位置坐标，r＝[xa ya za]T为小行星固连系下探测器的位置坐标，Cb(k)a为小行星固连系到探测器k时刻本体系的坐标转换矩阵。
k时刻的路标信息即为k+1时刻的历史信息。利用步骤二求得的单应性矩阵H，结合k时刻探测器本体系下路标坐标，利用式(8)和(9)求解k+1时刻视场内消失路标i的虚拟衍生信息
和/>为k时刻路标i的观测信息，/>和/>为k+1时刻路标i的观测信息，由于k+1时刻路标i的观测信息是由k时刻的观测信息和H阵求解得到的，并不是实际观测得到的，因此/>和/>即为虚拟衍生信息。
步骤四、基于虚拟衍生信息，在特征稀疏的环境下对探测器位姿进行高精度估计，实现探测器在特征稀疏环境下的高精度自主导航。
着陆过程中某一时刻，能够观测到两个导航路标，此时无法求解探测器位姿，想要求解位姿需要至少三个导航路标。利用步骤三中得到的消失路标的虚拟衍生信息，补充第三个路标的观测信息，建立三个路标相应的观测量为
其中，r为小行星固连系下探测器的位置坐标，Cba为小行星固连系到探测器本体系的坐标转换矩阵。为方便表示，将步骤三中求解得到的消失路标的虚拟衍生信息用与/>表示，而u2、v2和u3、v3则分别表示相机观测到的两个路标的观测信息。
根据获得的虚拟衍生信息，结合基于路标观测夹角的位姿解耦估计方法，对探测器的绝对位置和姿态进行求解。
观测角偏差δE与线性观测矩阵G表示为
其中，hij＝f(ri,rj,Eij)，ri和rj为探测器到路标i和路标j的相对位置矢量，Eij为探测器关于路标i和路标j的观测视线夹角。是路标1和2之间的虚拟观测角偏差，/>是路标1和3之间的虚拟观测角偏差，δE23为路标2和3之间的实际观测角偏差；利用小偏差假设，得到观测角偏差δE与探测器状态偏差δX的线性关系如下
δE＝GδX (12)
探测器当前时刻在小行星固连系下的状态矢量为
X＝X*+(GTG)-1GTδE (13)
其中X*＝[r* v*]T为探测器状态的预报值。
在探测器本体坐标系下，导航路标的位置可以表示为
将上式进行归一化，得到探测器本体坐标系下路标的方向矢量为
利用导航路标的像元ui、像线vi和相机焦距f表示为
在已知探测器位置的情况下，利用多矢量定姿原理，确定探测器相对于小行星固连系的姿态转移矩阵最优解为
其中，I为单位矩阵
r1、r2与r3分别表示探测器与三个路标之间的距离标量。
利用式(13)和式(17)即可求得探测器在目标天体固连系下的位置和姿态。至此，完成行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，利用虚拟衍生信息实现了对探测器位姿的高精度估计。
仿真参数设置如表1所示。
表1仿真参数设置
| 参数名称 | 均值 | 标准差 |
| 探测器初始位置(m) | (500，500，2500) | (100，90，80) |
| 探测器初始速度(m/s) | (-0.5，0.5，-0.5) | (0.1，0.1，0.1) |
| 探测器初始姿态(°) | (-5，5，5) | (0.9，0.9，1.8) |
| 光学相机测量精度(pixel) | 0.2 | / |
| 相机焦距(m) | 0.02 | / |
利用表1仿真参数获得的导航精度如表2所示。
表2虚拟衍生导航估计精度
从图3和表2可以看出，采用行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，探测器的位置、速度以及姿态误差均能快速收敛，说明该导航方法可以准确地估计出探测器的状态信息。
至此，完成行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，以零载荷代价和较低的精度代价，实现了对探测器绝对位姿的高精度估计。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法，其特征在于：为了提高探测器在特征稀疏环境下的位姿估计精度，从目标着陆区域的拍摄图像中提取自然路标和特征点的像素坐标；基于前后帧图像中配对成功的特征点集，获取前后时刻拍摄图像的位置变化关系；当某一路标溢出相机视场后，利用该路标历史观测信息和前后时刻拍摄图像的相对运动关系，获取该路标的虚拟衍生信息；利用消失路标的虚拟衍生信息和视场内可见路标的观测信息，共同组成导航观测量，充分利用自然路标和特征点两类导航信息估计探测器在目标天体固连系中的状态，以较低的精度代价实现探测器在特征稀疏环境下的高精度自主导航；
所述行星着陆稀疏特征虚拟衍生自主导航方法包括如下步骤，
步骤一、建立相机观测模型；
相机观测模型
其中，f为相机焦距，[pi li]T为观测点像素坐标，为观测点在探测器本体系下的三维坐标；
由观测点像素坐标pi，li和相机焦距f求得探测器本体系下观测点单位方向矢量
N为观测点的个数；
步骤二、获取相对运动信息；
由于探测器最终着陆段十分接近小行星表面，使用单应性矩阵H来描述前后时刻的相对运动信息，基于图像变换的理论，利用特征点的位置关系进行导航路标虚拟观测的方法，具体过程如下；
表示第k帧图像中第i个特征点的齐次坐标，/>表示第k+1帧图像中第i个特征点的齐次坐标，具体表达式如下
同一特征点i在前后时刻的齐次坐标之间的转换关系为
其中H为单应性矩阵；
总共有n对配对成功的特征点，将前后两个时刻配对点集的齐次坐标写成如下形式
利用最小二乘法求解单应性矩阵H
HT＝(ATA)-1ATB (6)
通过H阵描述前后两帧图像的相对运动信息；
步骤三、求解视场内消失路标的虚拟衍生信息；
由于视场内消失的路标无法直接通过导航相机观测其像素坐标，消失路标的虚拟衍生信息需要通过历史信息和步骤二获得的相对运动信息来衍生；
已知k时刻探测器本体系下路标的坐标为
其中为小行星固连系下第i个导航路标的位置坐标，r＝[xaya za]T为小行星固连系下探测器的位置坐标，Cb(k)a为小行星固连系到探测器k时刻本体系的坐标转换矩阵；
将k时刻的路标信息作为k+1时刻的历史信息；利用步骤二求得的单应性矩阵H，结合k时刻探测器本体系下路标坐标，利用式(8)和(9)求解k+1时刻视场内消失路标i的虚拟衍生信息
和/>为k时刻路标i的观测信息，/>和/>为k+1时刻路标i的观测信息，由于k+1时刻路标i的观测信息是由k时刻的观测信息和H阵求解得到的，并不是实际观测得到的，因此/>和/>即为虚拟衍生信息；
步骤四、基于虚拟衍生信息，在特征稀疏的环境下对探测器位姿进行高精度估计，实现探测器在特征稀疏环境下的高精度自主导航；
步骤四实现方法为，相机观测到两个导航路标时，无法估计探测器位姿；利用步骤三中得到的消失路标的虚拟衍生信息，补充第三个路标的观测信息，建立三个路标相应的观测量为
其中，r为小行星固连系下探测器的位置坐标，Cba为小行星固连系到探测器本体系的坐标转换矩阵；为方便表示，将步骤三中求解得到的消失路标的虚拟衍生信息用与/>表示，而u2、v2和u3、v3则分别表示相机观测到的两个路标的观测信息；
根据获得的虚拟衍生信息，结合基于路标观测夹角的状态估计方法，即可对探测器的状态进行求解；
观测角偏差δE与线性观测矩阵G表示为
其中，hij＝f(ri,rj,Eij)，ri和rj为探测器到路标i和路标j的相对位置矢量，Eij为探测器关于路标i和路标j的观测视线夹角；是路标1和路标2之间的虚拟观测角偏差，/>是路标1和路标3之间的虚拟观测角偏差，δE23为路标2和路标3之间的实际观测角偏差；利用小偏差假设，得到观测角偏差δE与探测器状态偏差δX的线性关系如下
δE＝GδX (12)
探测器当前时刻在小行星固连系下的状态矢量为
X＝X*+(GTG)-1GTδE (13)
其中X*＝[r* v*]T为探测器状态的预报值；
在探测器本体坐标系下，导航路标的位置表示为
ri b＝Cba(r-ρi) (14)
将式(14)进行归一化，得到探测器本体坐标系下路标的方向矢量为
利用导航路标的像元ui、像线vi和相机焦距f表示为
在已知探测器位置的情况下，利用多矢量定姿原理，确定探测器相对于小行星固连系的姿态转换矩阵最优解为
其中，I为单位矩阵
r1、r2与r3分别表示探测器与三个路标之间的距离标量；
利用式(13)和式(17)即求得探测器在目标天体固连系下的位置和姿态，即在特征稀疏的环境下，对探测器位姿进行高精度估计，实现探测器在特征稀疏环境下的高精度自主导航。
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Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 基于图像序列的软着陆小天体自主导航方法;田阳 等;宇航学报;第30卷(第1期);全文 * |
| 基于小行星地形特征库的自主测距与定姿方法;李潇 等;中国空间科学技术(第2期);全文 * |
| 惯导融合特征匹配的小天体着陆导航算法;邵巍 等;宇航学报;第31卷(第7期);全文 * |
| 行星着陆动力下降段相对视觉导航方法;秦同 等;宇航学报;第40卷(第2期);全文 * |
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