针对月球探测器定点着陆任务的需要,研究了基于三维地形匹配的导航方法。对三维地形匹配问题,将高程方差图局部极值点作为三维地形特征,在构建地形特征之间的相对位置与角度不变量的基础上,提出了基于投票的三维地形匹配策略。针对测量噪声统计特性的不确定性,将Sage-Husa噪声估计算子与迭代卡尔曼滤波相结合,通过对测量噪声进行在线估计有效避免滤波精度下降甚至滤波发散的出现。数字仿真结果表明所研究的导航方法能够有效地实现探测器相对位置和姿态的精确估计。
为了满足月球车视觉系统实时性和可靠性的要求,提出了一种基于点和边缘特征提取的立体匹配算法。首先采用高斯滤波和有限对比适应性直方均衡化(CLAHE)方法对校正后的立体图像对进行预处理,以削弱噪声和对比度的影响。其次研究了图像的SIFT特征点和边缘特征提取和匹配方法,以获得月球车周围的环境概貌和障碍物信息。最后将匹配成功的SIFT特征与边缘特征相结合,计算特征点对应的三维信息,实现月面环境地形重构,验证了算法的有效性。
针对无人月球探测器缓冲着陆运动抛投试验中对探测器缓冲着陆过程中三维姿态、三维速度等运动参数和缓冲着陆机构缓冲行程的测量,设计了基于计算机视觉的抛投试验测量系统。首先,在探测器主体结构上喷绘若干对顶角标志,并用全站仪测量出这些标志的空间坐标。然后,用高速摄像机采集探测器缓冲着陆过程的序列图像。最后,利用单目视觉的方法对标志的空间坐标及探测器的序列图像进行处理得到上述参数。该系统硬件设备简单,软件操作方便。理论分析和实验验证均表明,采用该系统测量探测器运动参数,其姿态角测量精度优于4′,运动速度测量精度约为0.02m/s,探测器缓冲行程精度约为4mm,完全满足无人月球探测器缓冲着陆运动试验中的测量精度要求。
主要提出了一种在虚拟环境下基于复合视觉的月球车导航技术,将单、双目视觉二者结合应用,取长补短。其中单目视觉作为一种宏观路径规划完成对于形状规则的月坑的识别与定位;应用双目视觉作细观路径规划,在一定距离内完成对于特征复杂的石块的判断与定位。同时,提出了一种考虑月球车运动学动力学特性的路径规划,在能够达到避障要求的基础上缩短其行驶距离,并将其作为视觉导航模块融入月球车虚拟仿真系统中。
在无人探测器月面软着陆技术研究中,因为月球表面障碍物对探测器着陆安全构成的威胁,所以首先需要解决的是安全着陆区域确定及其坡度估计的问题。从被动图像角度出发,研究了基于灰度变化的着陆区域确定和基于两视图几何的候选着陆区域坡度估计的方法。首先,研究了一种基于多尺度窗口区域内灰度变化标准差的安全着陆候选区域确定方法;其次,为了计算基础矩阵F和单应矩阵H,本文利用SIFT算法和RANSAC策略进行特征点检测和跟踪;最后,本文利用平面单应H和基础矩阵F的相容性原理,提出了一种斜坡坡度估计方法。和同类方法相比,该方法无需探测器位姿转移参数。利用该方法得到的斜坡估计结果和其他方法的结果比较后可知:本文提出的方法检测出的坡度误差能够满足着陆过程中斜坡检测的要求。
为了满足月面巡视探测器的自主导航要求。提出一种新的基于先验知识的特征点提取算法。首先,根据先验知识对原始图像进行预分割成危险区域和安全区域,然后在危险区域里面进行特征点的选取工作,对特征点用于以后的匹配和目标定位,进而用于视觉系统的导航工作。与传统算法相比,提取方法可以有效减少计算量,使选取特征点更加准确,提高后续匹配阶段的处理速度和匹配精度。在模拟试验场的双目视觉照片中,通过实验取得较好的效果。
为了在复杂的轮地相互作用和运动学限制条件下,实时地估计轮地接触角和滑移量以精确引导和控制月球车,首先分析了月球车视觉导航的数学模型,建立了带有滑移和接触角的运动学方程,然后,将驱动和导航系统构成闭环,并实测月球车质心运动路径的数据,提出了一种用观测器识别滑移量和轮地接触角的方法.此法可保证月球车准确、安全运行,提高了控制精度.仿真和实验结果表明了该方法的有效性和可行性.
提出了一种新的基于视觉的月球车车轮沉陷量的测量方法;算法首先通过分析图像车轮置信区域得到用于图像二值化的上下阈值;然后通过背影与车轮的灰度差异确定二值化图像中的车轮区域。得到区域坐标,依据视觉成像理论将区域坐标规范化,消除由于相机坐标系与车轮坐标系间存在的旋转和平移造成的车轮图像扭曲变形;最后依据车轮规范化坐标计算出车轮沉陷量;仿真结果表明该算法是正确和有效的,并且算法不受光照条件的影响,同时具有较低的计算复杂度。
视觉导航是月球车的一项重要功能,本文首先介绍了国内外视觉导航的情况;在对视觉导航原理分析的基础上,提出了月球车的视觉导航实现方案,并进行了避障路径规划的实验。实验结果表明了方法的正确性。
