未知环境下基于曲线匹配的行星着陆视觉导航

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发布日期: 2021-08-22 10:08:05 浏览量: 249
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Beijing Institute of Technology, Ministry of Industry and Information Technology, Ministry of Education, Qingdao University of Science & Technology

摘要

对于行星着陆任务,需要准确地知道相对与行星表面的位姿,以便在目标附近安全着陆。然而,在实施这种导航系统的过程中,缺少自身携带的地图为确定相对位置带来了新的挑战。此外,传统的特征点观测不足以保证算法在无纹理地形等复杂环境下的鲁棒性。针对未知环境下的行星着陆问题,提出了一种基于曲线匹配的视觉导航方案。首次利用下降图像中的曲线匹配,建立了包含着陆器当前和以前状态的解析测量模型。将推导出的测量模型和惯性测量单元感知到的状态信息集成到无迹卡尔曼滤波算法中。分析了该导航系统的可观测性。特别地,使用Fisher矩阵来评估导航性能。结果表明,与基于特征点的方法相比,该方法具有更高的精度。仿真结果表明了该方法的有效性和较高的精度。

主要工作与贡献

  • 本文提出了一种基于曲线匹配的行星着陆视觉导航方案。这是一个有价值的研究应用在未知和具有挑战性的环境。与现有方法不同,本文首次利用下降图像中的特征曲线来解析地推导测量模型。
  • 将推导出的测量模型和惯性测量单元感知到的状态信息集成到无迹卡尔曼滤波算法(UKF)中。分析了该导航系统的可观测性。此外,利用Fisher矩阵对导航性能进行评估。

主要工作

导航方案

本方案中使用用UKF作为估计器来实现状态估计。滤波器的实现分两步进行。首先,当IMU输出变为可用时,立即利用运动学模型对载体状态进行预测。此外,将两幅相邻图像中的曲线观测值与载体在相应时间点的姿态估计值相结合,计算观测方程。在下一步中,这两个测量值在UKF估计器中进行融合,以估计系统的状态,包括姿态、速度和IMU零偏。

可观性分析

对于具有未知曲线测量的视觉导航系统,载体围绕重力矢量的全局旋转是不可观测的。因此,使用所提出的导航方案中,在没有全局参考的情况下,车辆的水平位置和偏航是不可观测状态。

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