基于計算機視覺的相對導(dǎo)航運動估計研究.pdf

1、目前對于計算機視覺導(dǎo)航的研究主要集中于車載導(dǎo)航，正是由于視覺導(dǎo)航在智能車輛導(dǎo)航上的突飛猛進，將視覺導(dǎo)航應(yīng)用到航天器自主著陸中成為許多學者研究的一個熱點方向。論文圍繞航天器的自主著陸過程，著重研究了視覺導(dǎo)航中的運動參數(shù)估計問題，進一步豐富了計算機視覺在航天器著陸導(dǎo)航中的應(yīng)用。以下是論文的主要研究內(nèi)容及成果:
　　1）基礎(chǔ)矩陣是對來自同一景物的兩幅未標定的圖像進行分析的基本工具，而對于基礎(chǔ)矩陣的估計是諸如攝像機標定，運動分析等視覺應(yīng)用

2、的第一步。論文針對視覺導(dǎo)航中的運動分析問題，給出了一種估計基礎(chǔ)矩陣的改進算法，通過極大似然估計的最優(yōu)修正來初始化LM(Levenberg-Marquard)算法，最終給出基礎(chǔ)矩陣的解，并選取模擬圖像與真實圖像分別對不同的算法進行仿真對比實驗，結(jié)果表明所給出的改進算法具有更高的精度與效率。
　　2)在視覺導(dǎo)航系統(tǒng)中，對目標的運動分析需要獲得測量誤差的具體描述，而在成像過程當中，計算機視覺的傳感器存在三類不同性質(zhì)的誤差:首先是光學系統(tǒng)

3、的非線性畸變，這可在攝像機標定過程中事先校正;其次是圖像噪聲，它主要影響特征檢測的定位精度;最后是由于傳感器數(shù)字圖像的空間量化效應(yīng)帶來的特征像素定位誤差。論文主要針對圖像噪聲進行研究，基于奇異值分解理論通過分解本質(zhì)矩陣得到外參數(shù)，利用協(xié)方差傳播理論分析了運動估計的誤差傳播，并利用模擬圖像對推導(dǎo)結(jié)果做了仿真實驗，驗證了結(jié)果的正確性。
　　3)對于視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，可以采用極線幾何約束來求解航天器的位置和姿態(tài)，然而該方法的求解精度及穩(wěn)定性