本文结合嫦娥一号卫星(CE-1)激光高度计产品数据,研究卫星激光测距数据处理和数字高程模型(DEM)制作的方法。通过滤波实验分析,构造了符合月球地形特征的经验滤波器,并确定了适合LAM数据的滤波窗口大小和地形滤波参数。结合实验结果改进了滤波流程,并对实验区滤波。利用滤波后的数据对八种基本的插值方法进行实验,通过计算插值精度、比较地形晕渲图以及地形剖面细节,评价和比较各方法的插值结果,由此得到结论,克里金插值方法较其他七种方法更适用于月球地形规则格网的生成。最后结合月海和高地两个典型区数据,验证了该套DEM提取方案对不同地形特征区域的适用性。从而,为利用CE-1激光高度计数据开展月球科学研究的科研人员,提供一套行之有效的地形数据处理参考方案。
激光雷达的实时环境扫描与已构建环境模型之间的匹配是月球车即时定位与制图(SLAM)过程中的关键步骤,其收敛速度和准确性直接决定了SLAM的成败。月球表面是一种典型非结构化环境,其环境场景特征复杂。若通过三维激光匹配方式则传感器数据量大,特征匹配的难度高,实时性差。针对于此,本文提出了一种基于ICP算法的激光点扫描匹配方法-类等高线匹配方法,将二维激光雷达的实时扫描数据与已构建的三维环境高程图相匹配,利用RBPF粒子滤波实现位姿与地图状态的估计,采用自行研制的小型激光雷达硬件平台,较好地实现了月球车原理样机的快速SLAM过程。实验表明,基于该方法的即时定位与制图过程对于月球车位姿估计的鲁棒性强,实时性好。
本文研究全地形移动机器人在不平坦地形中轮-地几何接触角的实时估计问题。针对摇臂结构的月球车,设计了基于地形高层图、基于力学平衡、基于运动学约束,这三种轮-地接触角估计方法,其中后两种可用于轮-地接触角的在线估计。利用卡尔曼滤波对测量值进行噪声处理,物理实验数据的结果验证了本文方法的有效性。
针对月球车自主导航系统的特殊要求,设计了一种月球车长距离自主导航方法。该方法首先依据惯性导航和天文学的基本原理建立月球环境下惯性导航系统的姿态、速度和位置误差方程,然后针对捷联惯性系统平台失准角较大的问题,引入里程计测量的速度信息与球面天文三角公式,共同构建量测方程,由于建立的系统状态方程和量测方程均为线性方程,所以采用卡尔曼滤波实现月球车位姿信息的最优估计。最后,对这一导航方法进行了仿真研究,仿真结果表明,该方法具有更高的位置和姿态估计精度,同时可有效提高系统的稳定性和可靠性,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的自主导航方法。
针对月球探测车位置与姿态的准确估计问题,提出了一种基于RBPF粒子滤波的月球车SLAM方法。该方法基于高速激光雷达对环境地貌的观测,通过激光测距值与所建栅格地图之间的匹配实现。鉴于车体的位置估计仍难以彻底消除累积误差,提出了对于月球车平动速度的估计方法,并通过仿真实验验证了该速度估计方法的正确性。为提高粒子滤波的实时性能,提出所有粒子共同维护一幅地图的处理方法,实验表明该方法在明显提高SLAM实时性的同时,并未对滤波效果产生明显影响。
月球车自主导航系统是其完成月球探测任务的基础和关键,因此针对月球车导航的特殊要求设计了一种基于天文导航与航位推算相结合的月球车自主导航方法。首先根据月球车运动模型建立了系统的状态方程,然后利用太阳敏感器测量的太阳高度和方位角为观测信息建立了天文子导航系统,以航位推算系统输出的航向角速率和月球车行进距离为观测信息建立了DR子导航系统,并采用了联邦卡尔曼滤波实现导航信息的最优估计和信息综合以增加导航系统的可靠性和容错能力。最后,通过计算机仿真证明该方法具有很好的位置和航向估计精度,同时该方法有效提高了月球车导航系统的可靠性和容错能力,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的方法。
天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度.
研究了月球探测器在地-月转移轨道阶段的自主导航方法,提出了利用地月位置信息和星光角距测量信息实现探测器自主组合导航的方案。针对导航系统的状态方程非线性的特点,将Unscented卡尔曼滤波算法和信息融合技术相结合,设计了新的联邦滤波器并应用于自主导航系统中。对这种导航方案进行了数值仿真,和传统的联邦滤波算法进行了比较。仿真结果表明,所提出的组合导航方法和联邦滤波算法的导航位置估计精度约为1km,速度估计精度约为0.01m/s,并且具有良好的鲁棒性和容错性能。
天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统。针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化等问题,提出了一种将RJMCMC(可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗)算法应用于月球探测器自主天文导航粒子滤波器中的新方法。计算机仿真结果显示了该方法在加快收敛速度、提高导航定位精度和自适应调整粒子个数方面的有效性和可行性。
采用自主导航技术,可以降低月球卫星的任务成本,提高其生存能力。现研究了利用太阳敏感器、地球敏感器和月球敏感器测量出的卫星-太阳、卫星-地球和卫星-月球方向矢量作为观测量,采用迭代最小二乘方法确定历元时刻的卫星状态,并以轨道预报的方式实现月球卫星的自主导航。对该自主导航算法进行了数学仿真,分析比较了敏感器精度、部分轨道参数等因素对定位精度的影响,总结了其变化规律。最后对比了迭代最小二乘方法与扩展卡尔曼滤波的导航仿真结果,结果表明前者具有更高的精度。
