[发明专利]一种基于生成式重构图像的航天器相对导航方法

说明书

本发明公开了一种基于生成式重构图像的航天器相对导航方法，由于航天器所处的太空环境中日光为平行光，使得目标卫星在受到日光照射时光照区和阴影区对比强烈，导致视觉相机获得的目标图像不完整。本发明以视觉相机获取的目标局部图像信息为输入量，根据预设的卫星属性通过深度神经网络学习获取表征向量，结合生成式对抗方法将视觉相机获得的局部图像重构为完整图像，对生成的完整图像进行立体解算，得出相对位置姿态，并将该相对量转换到球坐标系下作为导航系统的量测值，将球坐标系下的相对运动方程作为导航状态方程，以特定滤波算法完成相对导航求解。本发明仅通过视觉相机等被动成像装置即可完成相对导航。

技术领域

本发明属于航天器导航技术领域，具体涉及相对测量与导航技术，尤其涉及一种基于生成式重构图像的航天器相对导航方法。

技术背景

视觉导航是航天器间相对测量与导航的重要方式。由于航天器所处的太空环境中日光为平行光，使得目标卫星在受到日光照射时光照区和阴影区对比强烈，若将曝光参数设置成适应暗弱光照环境，则目标星被日光照射到的部分易产生过曝；反之，未被照射到的部分则处于黑暗中无法成像。因此，目标卫星影像经常产生明显的明暗分界，仅部分可见。如何解决这一问题成为当前领域内的研究热点之一。

目前已有的方法通常是增加主动设备，如主动补光设备，主动探测设备等。无论何种方式的主动设备，都会额外增加功耗和质量需求，尤其是功耗，与测量距离正相关，这使得视觉导航的应用平台范围受限。

因此，需要一种新的解决途径，无需增加主动设备，仅通过将视觉导航获取的目标卫星局部影像，即可重构出目标当前的完整图像，并基于该图像进行相对测量与导航解算。即本发明提出的一种基于生成式重构图像的航天器相对导航方法，该方法的系统组成简单，不额外增加质量功耗，使基于视觉相机等被动成像敏感器的测量与导航更普遍的应用于在轨复杂光照环境，拓展了航天器相对测量与导航的方法与手段。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于生成式重构图像的航天器相对导航方法，在考虑航天器在轨复杂光照环境导致成像明暗对比明显的情况下，通过局部影像实现相对导航，降低视觉导航的应用条件，降低相对导航对航天器平台的功耗需求。为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种基于生成式重构图像的航天器相对导航方法，其特征在于以视觉相机获取的目标局部图像信息为输入量，根据预设的卫星属性通过深度神经网络学习获取表征向量，结合生成式对抗方法将视觉相机获得的局部图像重构为完整图像，对生成的完整图像进行立体解算，得出相对位置姿态，并将该相对量转换到球坐标系下作为导航系统的量测值，将球坐标系下的相对运动方程作为导航状态方程，以特定滤波算法完成相对导航求解。

进一步，针对太空环境中视觉相机获得的目标图像不完整问题，采用生成式对抗方法由局部图像复原完整图像，用于相对导航；

进一步，成像敏感器只需选择被动型成像设备，如可见光相机，无需选择主动型探测或主动照明装置。因此导航敏感器配置简单，作用范围不受功耗限制；

进一步，仅需成像敏感器获取目标的局部影像，不要求敏感器获取目标完整影像，并且对局部成像的内容和部位没有限制，因此更适用于空间普遍存在的测量不确定状态；

进一步，通过预设卫星属性，采用深度神经网络对训练数据进行分布假设和参数学习，学习获得卫星的表征向量；

进一步，将卫星表征向量加入生成式对抗方法的生成模型和判决模型，通过目标的局部影像，逼近真实数据的潜在分布，得到生成式重构的完整图像样本；

进一步，针对生成式重构的完整图像进行边缘检测、特征提取、形心估计等，最终解算出相对位置姿态，作为导航的量测值；

进一步，将量测值、量测方程、状态量、状态方程全部变换到球坐标系下，采用低运算量非线性滤波算法进行导航解算，如FA-PF算法，获得更高导航精度。