基于PSD和光源调制的合作目标位姿探测方法

空间目标的相对位置与姿态探测是航天器对接领域的研究重点,探测方法主要分为遥测法和光学测量法两大类.其中,后者依靠其速度快、稳定性高、信息量大等优势,成为了近距离位姿探测的主要方法.我们通过双目视觉模型可计算出空间合作目标上特征光点深度信息,再根据特征光点间已知的结构、尺寸等约束信息,实现对目标姿态的解算.本文依据PSD相较于CCD和CMOS传感器,有无需图像特征提取过程、响应速度快、位置分辨率高等优势,且双目立体视觉系统的仿生学结构可直接获取到探测目标的深度信息,提出了采用双PSD视觉模型,并配合特征光点的亮度与顺序联合调制实现对空间合作目标的位姿探测方法.实验结果表明,当光标靶姿态调整±30°时,系统的平均测量误差为2.541°,当姿态角小于15°时,俯仰角和偏航角的平均偏差分别为0.923°和0.563°;大于15°时,受限于光源发散角度的影响,俯仰角和偏航角平均偏差分别增加至4.566°和4.106°,系统能够快速、稳定解算光标靶的空间位姿.     

基于一维卷积神经网络的掘进机截割部磁场辅助定位技术

为了解决悬臂式掘进机当截割部被机身遮挡或粉尘比较严重时引发的视觉定位失效问题，以磁场强度分量和双目立体视觉技术获取的位姿数据作为训练数据，获得网络参数，提出一种基于一维卷积神经网络（1D-CNN）的辅助定位方法。结果表明，1D-CNN对截割部轨迹预测较好，空间角度俯仰角、偏航角的预测精度达到99%以上，总体精度满足悬臂式掘进机位姿的测量要求。所提方法可以有效预测掘进机截割部的空间位姿信息，与BP全连接神经网络相比，具有能自动提取特征、避免过拟合的优点，为掘进机截割部定位提出了新思路。     

基于视觉的无人机姿态角估计

通过提取视频图像上跑道的线性特征以及利用消失点的定义来估计无人机(UAV)的三个姿态角.先对相机的三个姿态角进行估计:利用跑道底线估计出滚动角,用消失点在图像上的位置来估计偏航角,结合消失点的定义给出俯仰角的估计,同时对偏航角和俯仰角的估计进行修正,随后给出无人机的姿态角估计.仿真试验证明了所提方法的有效性,滚动角的估计误差在0.8°之内,偏航角和俯仰角的误差在0.2°之内.     

基于共面光标提取的空间目标单目测量技术

针对空间目标捕获任务技术需求,设计了一种基于平面靶标特征点提取的单目视觉线性相对位姿解算方法. 提出基于几何指数阈值判别的特征光标提取方法,并采用非线性项变量代换方法,设计了基于特征光标提取的线性相对位姿解算方法,建立了单目视觉相对测量地面实验系统,在模拟目标航天器相对位置和姿态低速动态漂移的条件下进行了试验. 测量结果表明,所提出的特征光标提取算法能够有效避免高亮光斑对特征光标提取的不利影响,且相对位姿解算算法具有较好的精度和实时性,相对于传统非线性迭代求解方法,该方法计算量小,求解过程稳定.      

基于组合载波相位的飞行器姿态确定

为解决全球导航卫星系统(GNSS)姿态测量中整周模糊度的快速求解问题,提出一种基于组合载波相位的短基线整周模糊度解算方法,利用单个历元的观测数据解算整周模糊度.根据多颗卫星的单频载波相位整周模糊度解算结果,应用最小二乘原理对基线向量进行精确求解,进而由基线向量确定出飞行器的姿态角.仿真结果表明,该模糊度解算方法在单个历元内至少能够解算出8颗卫星的载波相位整周模糊度,解决了GNSS动态测姿领域的一个关键性问题.测姿结果显示,偏航角和俯仰角的测量误差均小于0.2°.该研究成果可以为GNSS姿态测量系统在航空、航天等对实时性要求较高的领域中的应用创造条件.     

基于双目光学图像信息的空间非合作目标自主相对导航方法

针对无任何先验信息的空间非合作目标相对导航问题,提出了一种仅基于双目视觉图像测量的自主相对导航方法.首先,建立了非合作目标双目图像测量辨识模型及特征位置矢量解算方法.利用观测卫星相机系下的目标相对位置矢量观测序列,结合卫星姿态、相机安装方位等信息,给出了非合作目标初始相对运动状态估计及导航滤波参数初始化方法.之后采用考虑状态噪声补偿以及观测方差矩阵和状态噪声矩阵自适应修正的扩展卡尔曼滤波算法,完成空间非合作目标自主相对导航解算.最后以低轨非合作目标逼近段为例进行相对导航仿真,验证了该方法的有效性.     

基于智能空间的家庭服务机器人SLAM

提出了基于智能空间的家庭服务机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法.利用双目立体视觉传感器提取环境特征,获取环境中物体的Harris角点,通过立体匹配算法获取角点的三维几何信息,同时获取环境中这些几何特征对应的图像特征信息,并将混合信息进行绑定,作为实时更新信息存入智能空间信息库中,构建出三维立体混合特征地图.在SLAM实现过程中,首先建立系统模型并对该模型进行重构以实现线性化;其次移动机器人与智能空间实时地进行交互,实现快速数据关联;最后利用卡尔曼滤波算法处理信息的不确定性,估计出机器人的位姿,同时保存环境特征,逐步构建出环境地图.实验表明,该方法实时性好、精确度高.     

基于双目立体视觉的列车目标识别和测距技术

随着近几年铁路运输量的大幅度提升,铁路运输自动化被提上了日程,现如今火车的调车与编组的效率都有了大幅度提高,但是,火车的摘钩分解操作依旧是需要人工完成.针对摘钩作业时间短,需要在机器人和车厢同步时准确识别目标把手和测距的问题,提出使用双目立体视觉技术配合机械臂自动摘取车钩的方法并对视觉部分进行深入研究:通过图像预处理和模板匹配技术识别目标把手,在利用特征检测和匹配算法恢复双目摄像机间的位姿信息,并对双目摄像机的位姿信息进行校正.为了克服立体匹配时光照不均的影响,提出了基于局部融合的立体匹配算法获取视差图,最后使用三角测量计算列车分解区域中目标把手的深度信息,实现三维重建.此方法可以在识别把手位置后,测量把手距双目视觉系统的物理距离,为机器人自动摘钩提供数据基础.     

全磁传感器弹体定姿布阵与半实物仿真

针对三轴磁传感器无法求解弹体3个姿态角这一问题,改进了磁传感器的布阵方式,设计了全磁传感器组合的旋转弹体姿态测量方案。建立了磁传感器组合的数学模型,根据2个非正交安装的磁传感器输出的极值比值,采取在偏航角范围内列表的方法来求解俯仰角,根据正交的三轴磁传感器求解偏航角。通过三轴无磁转台对测量系统进行了半实物仿真实验,并对姿态角进行了解算。实验结果表明,姿态角误差基本控制在1°,而采用十二位置不对北算法对罗差进行补偿后,可得出正确的载体偏航角。     

基于惯性传感器数据融合的管线三维可视化

受施工技术与管线设计等因素影响,一般管线的三维轨迹通常和设计轨迹有部分误差,而精确了解管线的空间位置又十分重要。提出一种基于Arduino平台的六轴陀螺仪姿态解算与融合及管线轨迹可视化算法。首先从六轴陀螺仪收集加速计数据和角速度数据,分别计算出姿态角,并对加速计解算的姿态角进行滑动加权滤波,将滤波后的姿态角与角速度计解算的姿态角经卡尔曼滤波进行融合,得出高精度的翻滚角、偏航角、俯仰角,最后通过融合后的数据求得采样点坐标,绘制出三维轨迹。实验结果证明:该算法不仅能够有效消除陀螺仪传感器的误差,而且测出的三维轨迹曲线与实际管线轨迹基本吻合,有很高的精确度。     

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计

基于双目立体视觉的目标空间坐标计算及姿态估计方法、双目立体视觉系统标定和双目视觉系统校准技术,构建了三维场景中目标的空间坐标与图像中点像素坐标的对应方法.通过双目立体视觉系统采集目标图像,采用基于半全局立体匹配(SGBM)方法,实现了目标中心点三维坐标的计算,并通过背景差分的手段获得目标轮廓,获取目标在水平面的旋转角度,配合焦点所处的坐标位置标示,即可提取目标姿态信息.采用以上方法对电力仪表的姿态进行估计和验证,结果表明:设计的方法可以完成电力仪表的空间坐标计算以及姿态估计,可实现对电力仪表的准确抓取,为机器人在电力系统人工智能领域的应用提供参考.     

尾裙对弹体斜侵彻混凝土薄靶弹道的影响规律研究

为研究尾裙设计在弹体斜侵彻混凝土薄靶后的姿态影响,采用LS-DYNA软件,模拟了不同半锥角尾裙弹以不同初始倾角贯穿混凝土薄靶的过程,分析了侵彻过程中各阶段弹体姿态变化特征,得到了弹体过靶后倾角、攻角和角速度变化规律. 结果表明,尾裙的设计有助于减小弹体的攻角和角速度,有利于保持弹体斜侵彻混凝土薄靶时的弹道稳定.      

基于PSD的导轨直线度测量

设计了2种检测系统测量直线导轨的直线度.检测系统1利用随导轨运动的平面镜二维转角表征导轨的俯仰角和偏摆角的误差,这些角度误差通过光学系统在PSD上以位移的形式被记录下来,分析计算位移与角度的关系可得俯仰角和偏摆角.检测系统2利用随导轨运动的棱镜系统将俯仰角和滚转角的误差以位移的形式记录在PSD上,通过去除检测系统1测得的俯仰角的影响可求得滚转角.实验测量了500mm长导轨俯仰角、偏摆角和滚转角的最大偏差分别为3.22,′1.16′和5.88.′分析了实验系统误差对于测试结果的影响,结果表明,测试精度可达0.2.″     

旋转式天空偏振光的航向角检测系统

为了提高点源式偏振光探测器的可靠性和精度,在斯托克斯(Stokes)矢量的偏振光测量原理的基础上采用单个偏振光传感器通道设计并且搭建了 一种快速旋转式天空偏振光信息探测系统,通过GPS授时确定太阳子午线的位置,进而实时解算出航向角数据,在室内和天气晴朗、空旷的室外条件下完成了数据采集,最大误差为1.047°,平均误差为...     

基于双目视觉的物料三维空间定位算法

针对移动机械臂抓取物料过程中的三维空间定位问题,提出一种适用于双目视觉的物料定位算法。首先基于双目视觉成像原理,构建手眼矩阵,完成双目相机坐标系到机器人坐标系的转换;其次将注意力机制嵌入到主干网络的CSP结构中,采用一种YOLOv5s+CBAM改进网络结构,在自制的物料数据集上mAP达到99.1%,FPS为71,可实现物料抓取点位置的准确检测;最后针对抓取点立体匹配错误导致深度信息获取错误的问题,提出一种基于灰度值测距的SGBM改进算法获取深度信息。经实验检测,平均测距误差5.16mm,结合目标检测,可实现物料抓取点三维坐标的定位。     

动能杀伤器侧窗定向机制分析及建模

为了使红外成像导引头能够稳定、精确地跟踪目标,必须保证目标视线始终位于侧窗允许的视场范围之内.本文以美国THAAD拦截弹动能杀伤器导引头为研究对象,建立了目标视线角与弹体前部的动能杀伤器(kinetic kill vehicle,KKV)弹体姿态角之间的联系,根据测得的目标视线的变化及时调整KKV弹体姿态.为了进一步拓展研究思路,使控制量为连续形式的控制方法也能够用于KKV弹体的姿态控制,基于时标分离原理设计了控制器,并利用脉宽脉频调制将连续控制变量转换为离散常值输出力矩.仿真试验表明,当导引头处于跟踪阶段时,所设计的控制律能够使滚转角速度保持为0,滚转角保持不变,而俯仰角、偏航角准确跟踪指令值,整个过程中实现了姿态角的精确跟踪.     

雷达与机器视觉的空间同步方法

为解决应用雷达与机器视觉的智能车信息融合系统的空间同步问题,提出了对两种传感器进行空间同步的四点标定方法。在建立了两种传感器的坐标系关系的基础上,该方法选取汽车前方10 m区域为标定区域,利用该区域地面上平行于雷达中心轴的两条直线上的两组点对,对两种传感器坐标系纵轴的水平夹角以及摄像机的俯仰角进行标定。静态验证试验和动态验证试验证明,该方法可以获得较高的由两种传感器获取的障碍物距离数据的空间同步准确度,并且只需利用汽车前方10 m区域内的4个点进行标定,简单易行。     

光轴外扩式布置的双目相机图像立体校正

摘要： 针对宽视野光轴外扩式布置双目图像采集和显示系统的图像立体校正问题,利用三维重建误差,提出了一种基于双目图像视差特性的立体校正方法.在分析光轴外扩式布置双目相机图像视差特性的基础上,针对相机光心与显示投影中心间的位置误差和相机光轴与显示视轴间的角度误差,建立图像仿射变换、水平视差畸变和垂直视差的校正函数,利用一组空间采样点的三维重投影误差作为目标函数通过优化方法求解校正参数.仿真实验表明：在视轴外扩夹角为30°时,本方法可以有效地消除光心位置误差和光轴角度误差对图像视差造成的影响.真实图像校正实验表明：校正后的图像水平畸变小,在显示宽视野双目图像时,能保持正确的三维立体感.
关键词：中图分类号：文献标志码： A     

双隐身飞机自卫相干干扰对单脉冲雷达影响

针对单脉冲雷达检测跟踪协同自卫干扰状态的双隐身飞机编队时,角度跟踪与检测性能难以合理性评价问题,提出了一种基于侧双机编队盘旋航迹的隐身飞机协同自卫相干干扰模型.经过编队即时姿态分析,求解编队视线姿态角.结合静态全空域双机的雷达散射截面（RCS）数据库获取编队动态RCS序列,利用目标回波信号与相干干扰共同作用下单脉冲雷达角跟踪与检测机理,结合相应联合信干比分析模型,比较研究了隐身编队在常态飞行与协同自卫相干干扰状态下雷达角度的即时误差与瞬时检测概率的动态变化.仿真结果表明:编队自卫相干干扰能够有效使单脉冲雷达角度诱骗0.26°并使雷达检测性能下降34.97%,有效降低编队航程下失损率.