针对惯性测量单元(IMU)存在误差积累的特点,提出了利用探测器上的光学敏感器,通过对预先选定的特征点的测量得出探测器的相对位置,根据这些光学导航信息再结合惯性导航输出轨迹,通过多模自适应滤波完成对IMU导航的修正。对整个导航系统的可观性进行了分析,并通过数值仿真验证了所提出的自主导航方法的可行性。

随着我国月球探测工程的开展,为弥补地面测控的局限性,月球卫星的自主导航技术已成为一项亟待解决的关键技术。本文提出了一种基于天文和陆标观测的月球卫星自主导航新方法,该方法利用星上姿态敏感器和有效载荷相机获得天体观测信息和陆标观测信息,通过非线性Unscented滤波方法进行信息融合,实现了二者的优势互补,在提高精度的同时也提高了可靠性。同时针对传统导航姿态估计方法中欧拉角存在奇点,四元数及其误差滤波更新后不能同时满足约束条件的问题,采用了先进的四元数-广义Rodrigues参数姿态估计方法,该方法用四元数描述姿态,用广义Rodrigues参数描述姿态误差,自适应跟踪误差变化,尤其适用于初始姿态误差大且误差特性不确定的姿态估计问题。仿真结果表明该方法可提供包括位置、速度和姿态在内的全部导航参数,且具有较高的估计精度,是一种非常适于月球卫星的高精度自主导航方法。

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。

研究了绕月卫星自主导航方法,提出了由星敏感器、紫外月球敏感器和测高仪组成的多源信息组合导航方案。将Unscented Kalman滤波(UKF)应用于非线性导航系统,采用信息融合技术设计了相关的联邦滤波算法,实现了系统的信息互补,完成了卫星轨道的最优估计。利用数学仿真对这种导航系统的有效性进行了验证,并与基于扩展Kal man滤波(EKF)的信息融合算法进行了比较。仿真结果表明,所提出的UKF融合算法具有良好的稳定性,可进一步提高导航系统的精度。

针对月球表面复杂的环境特征,确定月球探测车运动控制系统应具备的主要功能。以现有的六轮摇臂-转向架式月球车模型为基础,建立一个基于多传感器数据融合的智能系统。论述车体的运动协调控制方法,通过其遥操作方式和自主控制相协调的设计方案,以保证月球车在月球表面复杂、未知的环境中的运动适应能力。

虚拟仿真技术的发展为月球车的研制试验提供了越来越有效的支持。自主导航技术是月球车系统的一项关键技术,但月球车虚拟仿真系统中却很少涉及。为此,研究了在月球车虚拟仿真系统中融合自主导航功能模块。其中包括提出了一种用XML语言表达数字化月面属性的方法、虚拟环境中实现立体视觉的导航方案,并提出了自主导航技术在月球车仿真系统中的实现方法。最后应用于某型月球车的仿真试验,仿真结果表明系统可以为月球车自主导航技术的研究提供有效的支持工具。

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,因此针对月球导航的特殊要求设计了一种基于速度和天文联合观测的月球车自主导航方法。首先根据月球表面导航的特殊要求,依据惯性导航的基本原理建立了月球环境下惯性导航系统的姿态、速度和位置误差方程,然后针对月球车载的捷联惯导系统的特点建立了基于速度和天文联合观测的量测方程,由于建立的系统状态方程和量测方程均为线性方程,所以采用了Kalman滤波实现月球车位姿信息的最优估计。仿真结果表明该方法具有很好的位置和姿态估计精度,同时有效抑制了量测噪声对系统性能的影响,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的方法。

为了满足安全和准确的月球软着陆过程对高精度轨道确定和预报的需要,针对其中关键的动力下降段,提出了基于IMU(惯性测量单元)配以外部速度和距离测量修正的自主导航方法。为了消除初始导航误差和IMU测量误差,给出了利用速度/距离、速度与距离修正的IMU导航方法。利用惯性导航给出的参考轨迹,对状态方程和观测方程进行了线性化,基于线性化的模型和观测量的性质,分析了速度/距离、速度与距离修正的IMU导航系统的可观性。最后,通过数学仿真验证了自主导航的可行性和可观性分析结论。

对于地月转移轨道的月球探测器,其受力复杂,轨道动力学方程难以精确建立,因此难以应用已有的基于轨道动力学方程的滤波方法对其进行自主导航。文中提出了以太阳和恒星的天文信息为观测量,采用迭代最小二乘法进行纯几何解析定位来实现月球探测器自主导航的方法。最后还对定位结果的优化的进行了研究。通过数学仿真分析了敏感器精度、观测星个数等因素对定位精度的影响,结果表明这种方法简单可靠,可以作为深空探测自主导航的滤波方案的初值。

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.