基于主动特征选择的非合作航天器鲁棒视觉导航方法

项目名称： 基于主动特征选择的非合作航天器鲁棒视觉导航方法

项目编号： No.61403197

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 吴云华

作者单位： 南京航空航天大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 本项目针对非合作航天器视觉导航问题，研究航天器相对状态鲁棒估计算法。以几何代数为框架，提出基于特征点、直线及高阶形状的多尺度多类型图像特征统一建模方法，实现了多特征融合，解决采用单一特征由于特征遮挡或提取和匹配错误而导致算法精度降低甚至得到错误结果的问题，提高了航天器单目视觉相对位姿参数确定算法的鲁棒性和精度。同时，特征的数量和空间构型对基于单目视觉的相对位姿估计性能有重要影响，提出融合Cramér-Rao误差性能下界理论的随机表决采样算法，可以有效剔除粗大误差和无效特征并获得最优特征构型，以进一步提高相对状态估计的鲁棒性、精度和速度。最后，以非合作航天器在轨服务为任务，搭建半物理仿真平台，验证本项目理论研究成果的可行性和有效性。本项目的研究为航天器在轨服务、行星软着陆等航天任务的视觉导航提供了新的理论工具，具有重要的科学意义和广阔的应用前景。

中文关键词： 在轨服务；非合作航天器；相对位姿估计；多特征融合；半物理仿真

英文摘要： This research will focus on the relative state robust estimation problem for non-cooperative spacecraft vision navigation. In the framework of geometric algebra, a multi-scale and multi-type image feature integrated modeling method based on feature point,

英文关键词： On-orbit servicing；non-cooperative spacecraft；relative pose estimation；multi-feature fusion；hardware-in-the-loop simulation