基于特征跟踪的空间交会接近目标位姿测量研究

基于模拟航天器交会对接的地面实验系统,提出一种相对位姿测量算法,在保证测量精度的基础上,对特征提取具有稳健性,同时计算效率更高。首先使用自适应阈值方法对特征进行判断和提取,然后采用倒序搜索的算法,对第一帧在全局范围内进行搜索,后续的图像利用Kalman滤波器进行预测估计搜索,极大地提高了搜索效率和抗干扰能力,再由提取到的特征点信息利用P3P等算法进行追踪航天器和目标航天器的相对位姿计算,将此结果传递给控制系统以使控制系统发出相应的指令。实验结果显示,可缩小搜索区间范围至2像素,计算精度为0.001m和0.001°,同时计算速度提高63.2%。

应用Kalman滤波法估计铅酸蓄电池SOC

在蓄电池的充/放电过程中,正确估计其剩余容量,对充/放电控制器采取下一步的动作有着非常重要的指导作用。针对蓄电池充/放电的实际情况,在分析了传统SOC估计方法不足的基础上,引入Kalman滤波法作为蓄电池荷电状态(SOC)估计的主要算法。本文采用Randles等效电路模型,详细给出了Kalman滤波法估计SOC的算法推导,通过Matlab软件仿真验证了运用Kalman滤波法可以有效跟踪蓄电池SOC的变化,并且控制精度优于传统方法。