DMANet:针对空间非合作目标位姿估计的密集多尺度注意力网络

利用单目相机对空间非合作目标进行准确的姿态估计对于空间碎片清除、自主交会和其他在轨服务至关重要。然而,单目姿态估计方法缺乏深度信息,导致尺度不确定性问题,大大降低了其精度和实时性。本文首先提出了一种多尺度注意块(Multi-scale attention block, MAB),从输入图像中提取复杂的高维语义特征。其次,基于MAB模块,提出了空间非合作目标6自由度位姿估计的密集多尺度注意网络(Dense multi-scale attention network, DMANet),该网络由平面位置估计、深度位置估计和姿态估计3个分支组成,通过引入基于欧拉角的软分类方法,将位姿回归问题表述为经典分类问题。此外,设计了空间非合作目标模型,并利用Coppeliasim构建了姿态估计数据集。最后,与其他最先进的方法相比,在SPEED+、URSO数据集和本文数据集上全面评估了所提出的方法。实验结果表明,该方法具有较好的姿态估计精度。

基于TEASER算法的空间非合作目标位姿估计

基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation,TEASER)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节:在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation,SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明:在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.

基于Lyapunov-MPC方法的非合作目标近距离抵近控制

针对航天器近距离视线抵近同时存在轨道与姿态机动的非合作目标特定方位控制问题,提出了一种基于控制Lyapunov函数(CLF)的模型预测控制方法 (LMPC)。首先,根据视线坐标系下的轨道动力学方程,建立了满足视线指向要求的航天器相对轨道动力学模型,并推导了期望轨道的解析表达式。其次,利用MPC方法设计控制器进行在线优化控制,并通过纳入基于李雅普洛夫方法的非线性反步控制的显式特征,构建收缩约束式,以确保闭环稳定性。接着,对基于LMPC的控制方法的递归可行性和闭环稳定性进行了证明。最后,仿真结果证明了所设计的LMPC轨迹跟踪方法的有效性和鲁棒性。

基于合作目标的无人机精准引导降落技术

针对无人机起飞降落过程中对定位精度的需求,开发了基于合作目标的无人机精准引导降落系统。系统设计了基于AprilTag的多层嵌套编码标识作为视觉定位合作标志,用于解算降落场地编码信息和计算无人机视觉定位数据,并融合惯性导航数据实现无人机的准确定位。通过视觉图像质量、位姿数据准确度、定位数据跳变情况等参数估算出无人机位置姿态数据的置信度值,通过加权滤波算法优化系统的定位精度。系统进行了实物测试,实验结果表明:该视觉引导降落系统定位精度0.2 m以内,能够满足垂直起降无人机起飞降落阶段的定位精度需求。

非合作目标弹道系数解算研究及应用

弹道系数是非合作目标轨道预报的重要参数,对于数目庞大的非合作目标,利用有限的测控资源进行弹道系数的快速解算是空间目标监测的迫切需求。基于双行根数(TLE)的半长轴衰减信息,提出了一种改进的弹道系数解算算法。通过多项式平滑检测和二次判别,识别出野值、轨道机动和地磁暴3种情况;分析了构造半长轴衰减观测量的依据,比较了不同观测弧长对弹道系数解算的影响;利用天宫一号数据对所提算法解算的弹道系数进行精度评估,并将解算结果在天宫一号陨落预报中进行验证。结果表明:基于TLE解算的弹道系数稳定、准确,适用于非合作目标轨道预报。

基于合作目标的外辐射源雷达发射站直接定位

外辐射源雷达利用已知位置信息的第三方发射站发射的信号作为照射源,对运动目标进行探测定位。但在实际应用中,发射站精确位置信息往往难以预先获取,给外辐射源雷达在未知环境中的快速应用带来困难。为了解决该问题,将已知轨迹的无人机作为合作目标。利用实时获取的无人机位置信息,建立了发射站位置未知时的目标直接定位模型。并进一步构建了基于目标位置的代价函数,从而实现对发射站位置的精确估计。该方法不仅可以克服常用两步定位算法中存在信息损失的不足,可达到更高的定位精度,而且利用了外辐射源雷达直达波信号,较传统直接定位方法性能更优。最后,通过仿真验证了该算法的有效性。

空间非合作目标捕获后的基座无扰轨迹跟踪控制方法

空间机器人捕获动力学特性未知的非合作目标后的稳定控制具有极大的挑战性.利用自适应反作用零空间(adaptive reaction null space,ARNS)算法设计机械臂动态路径,实现了目标捕获后对基座的扰动最小.利用变数据窗递归最小二乘法(variable data-window-size recursive least square,VDW-RLS),实现了对末端连杆参数的在线估计.提出了基于奇异摄动理论的高精度轨迹跟踪控制方案,将系统按照时间尺度分解为快慢2个子系统:为快变子系统设计了弹性振动补偿器,用于抑制柔性机械臂的弹性振动;为慢变子系统设计了自适应鲁棒控制项,用于高精度轨迹跟踪.通过仿真实验验证了基于VDW-RLS的自适应轨迹规划方案以及奇异摄动组合控制器的有效性.

基于深度学习的非合作目标感知研究进展

近年来,随着卷积神经网络的发展,基于深度学习的图像感知技术取得了巨大进展。由于深度学习算法不依赖人工辅助设计标记、泛化能力强、检测精度高,在空间非合作目标智能感知领域引起了国内外学者的关注。分析了应用深度学习方法进行非合作目标智能感知的研究现状,并对其进行了分类介绍与总结。首先,总结了空间非合作目标感知的在轨应用情况和任务阶段规划,接着分析了非合作目标的结构特性和表面光照特性;其次,梳理总结了建立非合作目标数据集的三种方法,并分类归纳了非合作目标识别与非合作目标位姿检测的国内外研究进展;最后,分析了基于深度学习的非合作目标智能感知方法的关键问题与难点,并给出了后续研究的思路。

空间非合作目标在轨光学捕获方法研究

针对空间非合作目标尺寸和运动特性差异大、现有基于单一特性的捕获方法适应性差的问题,设计了星图信息和运动特性相结合的非合作目标光学捕获方法。并结合硬件电路特性,提出了一种基于DSP+FPGA异构双核目标捕获嵌入式平台架构,解决了在轨应用难题。通过全物理仿真试验对实现的非合作目标嵌入式捕获系统的功能和性能进行了全面测试。结果表明,系统具备1024×1024@20p格式视频的实时处理能力。且对于不同运动速度、不同尺寸的非合作目标均能够准确捕获。采用蒙特卡罗方法随机生成了1000个初始视轴指向进行测试,基于电子星图模拟器和光学星图模拟器的目标捕获正确率均达到99.8%。综合而言,该解决方案的计算精度高,鲁棒性好,适应性强,能够有效应用于执行高精度非合作目标在轨监测和清理等任务。

PPP项目中合作目标互依对团队绩效的影响机制——探索性案例研究

目标互依对PPP项目团队合作维持、冲突防范和绩效改善具有重要作用,有必要利用探索性案例研究方法剖析PPP项目中合作目标互依对团队绩效的影响机制。研究表明:PPP项目中合作目标互依正向影响团队绩效,团队互动在二者的关系中发挥中介作用;团队沟通高的项目总体情况较团队沟通低的更接近合作目标互依与团队绩效关系的理论水平,团队冲突高的项目总体情况较团队冲突低的更接近合作目标互依与团队绩效关系的理论水平,凝聚力高的项目总体情况较凝聚力低的项目总体情况更接近合作目标互依与团队绩效关系的理论水平;在合同执行中,初始状态的合作目标会受到不同因素的扰动而发生互依性演化,个体绩效主导的目标互依演变会降低团队绩效。

基于相对角动量的空间非合作目标机动仅测角检测方法

针对传统方法在空间非合作目标小脉冲轨道机动检测过程中性能不佳的问题,在构建了一种基于相对角动量的新型待检特征量的基础上,提出了利用无源光学相机仅测角信息的轨道机动检测新方法。首先,在轨道坐标系下建立了基于Clohessy-Wiltshire方程的相对动力学模型和相机偏离质心安装时的相对视线角测量模型;然后,给出了相对角动量的定义并量化分析了以相对角动量作为机动检测特征标志的优越性;接着,设计了基于二次滑窗方差比值的机动检测算法框架;最后,通过数值仿真对所提算法进行了有效性验证和性能分析。仿真结果表明,该方法可以实现对近圆轨道目标的快速轨道机动检测,机动时间点检测误差在60 s以内。

一种面向空间非合作目标的强化学习多臂协同俘获策略研究

针对空间非合作目标清除任务中的目标适应性以及俘获动作规划复杂性等问题,提出了一种基于强化学习方法并结合“多臂分组协同”机制的包络俘获策略。首先构建了多臂俘获机构的物理模型和运动学模型,之后利用SAC(soft actor-critic)算法并引入前演训练(PT)设计了强化学习控制器,接着基于“多臂分组协同”奖励机制设计奖励函数以训练得到最优俘获动作。为了验证俘获策略对单目标作业的高效性和对多目标作业的高适应性,对各种目标分别进行仿真实验。仿真结果表明:所得的俘获策略可以对多种构型的目标实现高效、高适应地俘获。

基于卷积神经网络的非合作目标两阶段位姿估计方法

针对空间非合作目标在轨服务中的位姿估计问题,提出了一种基于卷积神经网络的两阶段相对位姿视觉估计算法.该算法在阶段1中结合位置回归和检测模块,将检测后的图像输入阶段2中,并对任务过程中的绕飞和接近两种情况分别设计姿态估计模型,绕飞时采用分类代替回归的间接方法,接近时采用直接回归方法估计姿态,实现了对非合作目标在轨服务过程的位姿估计.充足的消融实验验证了各阶段模型的有效性,仿真实验位置精度可达0.1836 m,姿态精度可达2.9489°,表明了基于卷积神经网络的单目视觉方法应用于非合作目标在轨服务中位姿估计的可行性.

翻滚非合作目标逼近与跟踪的轨道和姿态控制

面向近距离逼近与捕获翻滚非合作目标的在轨服务空间清理任务需求,研究了航天器非合作式交会对接的轨道和姿态控制问题。在控制输入受限约束下,考虑存在参数不确定性和外部扰动的情况,结合滑模控制和自适应控制技术,分别进行鲁棒自适应位置和姿态控制器设计。利用自适应控制估计参数不确定性、未知干扰上界以及滑模控制反馈系数矩阵,提高了系统的鲁棒性。通过李雅普诺夫理论证明了系统在控制器作用下全局一致最终有界稳定。仿真结果验证了控制器的有效性,能够有效解决与高速旋转非合作目标的稳定相对位姿关系建立的难题。

一种宽范围非合作目标中频角跟踪接收机的设计与实现

为实现对非合作星间目标信号的捕获跟踪,提出了一种基于单通道单脉冲跟踪技术的非合作目标中频角跟踪接收机软硬件设计方案。硬件平台设计方案结合了FPGA与DSP在算法处理上的优势,涵盖高速ADC设计、系统时钟设计等。针对非合作星间目标信号的特征,提出了不同调制体制、不同码速率的非合作宽带数据传输信号的检测识别、角误差信号提取与分离方案,涵盖数字预处理、数字信道化、信道判决、信号检测估计、角误差信号提取等处理环节。系统捕获跟踪试验结果表明该非合作目标角跟踪接收机可以完成对多种调制体制(BPSK、QPSK、SQPSK等载波相位调制)、不同码速率(1 kbps~300 Mbps)的非合作宽带数据传输信号的角误差信号提取与分离,载频估计精度优于100 kHz,码速率估计精度优于100 kbps。本系统可实现对非合作目标信号的有效跟踪,为开展非合作目标角跟踪接收机的工程化研究奠定了扎实基础。

基于霍夫变换的空间非合作目标点云配准算法

针对空间非合作目标点云配准过程中目标残缺、机动过快等问题,对飞行时间深度(TOF)相机点云配准过程进行研究。利用相机可同时获取灰度与深度图的特点,提出一种基于霍夫变换的点云配准算法,在提供精确初始位姿的同时,也加速了最近点搜索过程。对TOF相机摄得灰度图进行边缘检测,利用边缘点以随机霍夫变换的方法拟合椭圆中心,使待配准点云与参考点云中心配准。随后检测图像几何特征,与对应参考点特征相配,提高初始位姿精度,既避免所提算法陷入局部最小,也可解决目标点云缺失无法配准的难题。在最近点搜索过程中,引入kd-tree改进算法,以3σ准则剔除单次k邻近的离群点,提高了相机动态性能。以某实拍卫星模型对所提算法进行仿真分析,成功验证了其对于残缺目标配准的可行性与鲁棒性。同时,在完整与残缺点云目标下,所提算法较于常规霍夫变换法相比分别提速955.3%和440.4%,且精度相当,具有较为广泛的应用前景。

基于相对距离估计的空间非合作目标跟踪方法

在采用光学手段的天基目标远距离跟踪过程中,由于仅有测角信息,存在目标跟踪精度随时间累积下降或目标丢失问题。针对该问题提出一种基于相对距离估计的静止轨道空间非合作目标跟踪方法。首先,以主航天器坐标系为参考,构建非合作目标的相对运动模型,基于Clohessy-Wiltshire(C-W)方程建立跟踪方程;然后,以相对距离作为单位量进行归一化处理,将难以观测的相对距离转化为速度与距离之比,并利用空间目标的坐标估计径向分量,从而得到空间非合作目标的相对运动轨迹。最后,对算法进行仿真验证,以空间目标的实际运动轨迹和预测轨迹的偏差角度为指标考核算法性能。仿真结果表明,在实际工程应用中,该跟踪算法可获得较高精度的运动轨迹,同时便于工程实现。

基于合作目标与非合作目标的一体化空间配准新算法

针对移动平台雷达同时探测到合作目标与非合作目标怎样进行空间配准的问题,提出了一种一体化的空间配准算法,将基于合作目标的雷达系统偏差估计结果作为附加条件输入到基于非合作目标建立的线性方程组中,一起采用递推最小二乘法(RLS)重新估计两平台的系统偏差大小。仿真结果表明该新方法切实可行,合理地利用了合作目标信息与共同量测的非合作目标信息,提高了雷达量测系统偏差估计的准确性和最终目标航迹的配准精度,相信在多机协同探测领域具有一定的应用价值。

ToF相机在空间非合作目标近距离测量中的应用

针对已有测量手段在空间非合作目标近距离测量中的问题,本文主要分析了To F(Time-of-Flight)相机在空间应用中的可能性。首先总结了空间非合作目标近距离测量现状及已有测量手段;随后介绍了To F相机的原理及发展,并以非合作目标典型特征为例对其性能指标进行分析;接着将To F相机与现有空间近距离测量手段进行性能比较;并对其中的关键技术进行梳理;最后对To F相机的未来发展趋势及其在空间中的应用进行展望。

空间机器人捕获非合作目标的测量与规划方法

提出了基于立体视觉的空间机器人捕获非合作目标的测量与规划方法,包括图像处理与特征提取、3D重构及位姿测量、自主规划与控制等.同时,还建立了一套仿真系统,可进行包括图像采集、位姿测量、追踪星GNC、空间机器人规划与控制、航天器动力学计算等在内的闭环仿真.仿真结果验证了算法的有效性.