[發明專利]地外天體著陸自主光學導航特征綜合優化方法

有效

• 申請號: 201911007411.2
• 申請日: 2019-10-22
• 公開（公告）號: CN110702122B
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 崔平遠;高錫珍;朱圣英;徐瑞;梁子璇
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G01C21/24
• 分類號: G01C21/24;G01C11/04;G06F17/16
• 代理公司: 北京正陽理工知識產權代理事務所(普通合伙) 11639
• 代理人: 鄔曉楠

1.地外天體著陸自主光學導航特征綜合優化方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1：建立基于特征點的自主視覺導航觀測模型；

采用小孔成像模型，著陸平面上的任一特征點p_j在第i幅下降圖像中的觀測值為

其中f為相機焦距，和表示觀測值在圖像坐標系下的分量，和表示特征點p_j在相機坐標系下的三軸分量；

其中，表示特征點p_j在相機坐標系下的位置矢量，q_i表示姿態四元數，C(q_i)表示著陸點坐標系到著陸器本體系轉換的方向余弦陣，^Lx_j表示特征點p_j在著陸點坐標下的位置矢量，^Lr_i表示著陸器在著陸點坐標下的位置矢量；

基于特征點的自主視覺導航觀測模型為

其中為特征點觀測噪聲矢量，且的各分量為互不相關的高斯白噪聲；滿足

其中表示高斯白噪聲的噪聲強度，下標k和l表示不同觀測值的觀測噪聲；

步驟2：基于費歇耳Fisher信息矩陣的可觀度分析；

Fisher信息量表示隨機變量的一個樣本所能提供的關于狀態參數在某種意義下的平均信息量；Fisher信息矩陣是Fisher信息量的矢量化定義；測量噪聲為不相關的高斯白噪聲，Fisher信息矩陣F表達式如下

其中h_i(x)表示觀測量，x表示系統狀態，m表示觀測量個數，表示觀測噪聲方差的倒數；

由特征點自主視覺導航觀測模型(3)求出探測器位置的Fisher信息矩陣為

其中矩陣滿足I₂表示2×2的單位矩陣；

當觀測的陸標點個數為n時，不同陸標點在相機坐標系方向上的坐標分量近似相等，即滿足則探測器位置的Fisher信息矩陣為

當分析某幅特定圖像時，觀測值簡寫為u_j＝[u_j v_j]^T；通過Fisher信息矩陣的行列式能夠描述導航系統的可觀測性，行列式越大，可觀測性越強；單個n＝1陸標點情況下探測器位置的Fisher信息矩陣行列式表明該系統不可觀測；

當n≥2時，

行列式大于零，表明該系統可觀測；

系統可觀測情況下當1＜n≤3時，可觀測性逐漸增強；當n≥4時，所以系統可觀測度隨著陸標點個數的增多逐漸增強；

當n≥4時，

其中

則有如下不等式

所以系統可觀測度隨著陸標點個數的增多逐漸增強；

利用克拉美羅界Cramér–Rao bound和Fisher信息矩陣，估計n個陸標點情況下的位置估計誤差下限為

當時，即所有陸標點構成最大外接圓時，估計精度最高；基于步驟3中選取的最優特征點路標可以確定深空探測器的位置姿態，從而提高深空探測器的自主視覺導航精度。

2.地外天體著陸自主光學導航特征綜合優化方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1：建立基于特征點的自主視覺導航觀測模型；

采用小孔成像模型，著陸平面上的任一特征點p_j在第i幅下降圖像中的觀測值為

其中f為相機焦距，和表示觀測值在圖像坐標系下的分量，和表示特征點p_j在相機坐標系下的三軸分量；

其中，表示特征點p_j在相機坐標系下的位置矢量，q_i表示姿態四元數，C(q_i)表示著陸點坐標系到著陸器本體系轉換的方向余弦陣，^Lx_j表示特征點p_j在著陸點坐標下的位置矢量，^Lr_i表示著陸器在著陸點坐標下的位置矢量；

基于特征點的自主視覺導航觀測模型為

其中為特征點觀測噪聲矢量，且的各分量為互不相關的高斯白噪聲；滿足

其中表示高斯白噪聲的噪聲強度，下標k和l表示不同觀測值的觀測噪聲；

步驟2：建立特征曲線的圖像觀測模型；

著陸區域近似平面，隕石坑在著陸點坐標系下表示為

其中為著陸點坐標系下隕石坑邊緣上的任一點；Q表示隕石特征曲線參數矩陣

由式(1)和(2)計算得到

其中σ為非零常數，矩陣

由于著陸區域近似為平面，則^Lz＝0，式(7)寫為

其中

其中表示著陸點坐標系下著陸器位置在xyz方向的分量；向量為觀測值的齊次表達式，為矢量^Lx_j的齊次表達式，M_i表示向量到的轉換矩陣，為位置矢量^Lr_i的三軸分量和組成的矩陣形式；

隕石坑在第i幅下降圖像中表示為

則由式(5)，式(7)和式(10)，得隕石坑像曲線E_i為

因此在第i幅下降圖像中第j個隕石坑特征曲線的圖像觀測模型表示為：

其中，為特征曲線的觀測量，且滿足和為特征曲線方程的系數；vech(g)表示對稱矩陣的向量化形式，vec(g)表示任意矩陣的向量化形式，矩陣Η為vech(g)與vec(g)之間的轉換矩陣，

為滿足高斯白噪聲條件的測量噪聲；

步驟3：基于費歇耳Fisher信息矩陣的可觀度分析；

Fisher信息量表示隨機變量的一個樣本所能提供的關于狀態參數在某種意義下的平均信息量；Fisher信息矩陣是Fisher信息量的矢量化定義；測量噪聲為不相關的高斯白噪聲，Fisher信息矩陣F表達式如下

其中h_i(x)表示觀測量，x表示系統狀態，m表示觀測量個數，σ_i^-2表示觀測噪聲方差的倒數；

利用曲線測量模型求得探測器位置的Fisher信息矩陣為

F_Q＝F_p+F_a+F_b+F_φ (16)

其中F_p表示曲線中心點測量模型求得的探測器位置Fisher信息矩陣分量，F_a表示曲線短軸測量模型求得的探測器位置Fisher信息矩陣分量，F_b表示曲線長軸測量模型求得的探測器位置Fisher信息矩陣分量，F_φ表示曲線傾角測量模型求得的探測器位置Fisher信息矩陣分量；

利用克拉美羅界Cramér–Rao bound和Fisher信息矩陣，估計單個曲線情況下的位置估計誤差下限為

因為tr(F_a)，tr(F_b)，tr(F_φ)大于零，所以即利用單個曲線比利用單個陸標點所達到的估計精度更高；因此，當星表同時存在點和隕石坑特征時，選取隕石坑特征可以最優確定深空探測器的位置姿態，從而提高深空探測器的自主視覺導航精度。