面向在轨服务的相对位姿单目视觉确定的凸松弛优化方法

针对非合作目标之间基于特征点的相对位姿单目视觉确定问题,考虑利用自然特征导致误差增大等因素,提出一种基于凸松弛理论和LMI算法的相对位姿求解迭代方法。该方法在基于逆投影线构建的优化模型基础上,首先利用松弛理论将姿态矩阵的单位正交非凸等式约束松弛为不等式凸约束,并证明了松弛后的优化问题与原问题等价,即松弛后的凸问题取得最值时,姿态矩阵满足原等式约束。进一步将松弛后的姿态矩阵不等式凸约束表示成线性矩阵不等式形式,进而利用内点法进行求解,并利用全局收敛性定理证明了该算法的全局收敛性。以在轨服务为背景,仿真试验表明,利用该算法相对位姿可在7次迭代达到收敛,与传统SVD算法相比,在噪声较大的情况下,该算法计算精度提高近一倍,能够快速收敛并具有较强的鲁棒性。

基于正交Procrustes分析的航天器单目视觉相对位姿确定方法

相对位姿确定是航天器交会对接、在轨服务等航天任务的关键技术之一,采用单目视觉相机进行相对位姿确定是其有效解决途径。针对基于特征点的空间目标相对位姿单目视觉确定问题,提出了一种基于拟投影线思想和正交Procrustes分析的相对位姿求解迭代方法。该方法在基于逆投影线构建的优化模型基础上,将绝对定向问题转化成正交Procrustes分析模型,利用持续投影算法将姿态矩阵分列优化并进行全局修正求得最优姿态矩阵。最后,以航天器相对位姿确定为背景,对所提算法进行了数学仿真,结果表明该方法能够较快收敛并具有较高的鲁棒性。