[发明专利]航天器态势理解特征确定方法、选取方法及装置

说明书

一种航天器态势理解特征确定方法，态势理解特征包括航天器上的点特征和线特征；包括：根据点特征的观测值，确定基于点特征的位姿估计观测模型；根据线特征的观测值，确定基于线特征的位姿估计观测模型；获得基于点特征的位姿估计观测模型中观测量的Fisher信息矩阵；获得基于线特征的位姿估计观测模型中观测量的Fisher信息矩阵；利用克拉美罗界，确定两种Fisher信息矩阵的误差下限，选取误差下限较小的态势理解特征作为最终的航天器态势理解特征。本发明能够解析直观的确定态势理解特征，并在点特征和线特征之间做出准确判断，有利于快速进行航天器态势理解。

技术领域

本发明涉及航天器态势理解特征确定方法、选取方法及装置，属于航空航天技术领域。

背景技术

态势理解在军事、航天、网络等领域有着广泛的应用。其中在航天领域，目标态势理解技术是实现在轨卫星维修、建立永久空间站、捕获目标、着陆巡视探测等航天活动的技术基础。按照态势理解特征几何类别不同，基于特征的态势理解方法主要分为两类：第一类是利用点特征匹配的位姿确定方法；第二类是利用直线特征匹配的位姿确定方法。利用点特征匹配的位姿确定方法在实际应用过程中存在特征误匹配、识别易受噪声干扰等问题，直线特征匹配的位姿确定方法在实际应用过程中存在数量少问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种航天器态势理解特征确定方法、选取方法及装置，针对航天器态势理解需求，确定不同视觉特征在位姿估计方面的性能，选取最优的视觉特征，用于实现目标精准感知理解。更具体的，基于克拉美罗界(Cramér–Rao)和Fisher信息矩阵确定了不同视觉特征下状态估计误差下限，给出了不同类型视觉特征进行了确定和选取方法，能够实现目标精准感知理解。

本发明目的通过以下技术方案予以实现：

本发明实施例提供一种航天器态势理解特征确定方法，态势理解特征包括航天器上的点特征和线特征；包括：

根据点特征的观测值，确定基于点特征的位姿估计观测模型；

根据线特征的观测值，确定基于线特征的位姿估计观测模型；

获得基于点特征的位姿估计观测模型中观测量的Fisher信息矩阵；获得基于线特征的位姿估计观测模型中观测量的Fisher信息矩阵；

利用克拉美罗界，确定两种Fisher信息矩阵的误差下限，选取误差下限较小的态势理解特征作为最终的航天器态势理解特征。

在本发明一实施例中，基于点特征的位姿估计观测模型和基于线特征的位姿估计观测模型中均设有噪声。

在本发明一实施例中，利用测量元件获取航天器上的点特征和线特征。

在本发明一实施例中，所述测量元件为图像传感器。

在本发明一实施例中，点特征的观测值和线特征的观测值均为图像中的坐标。

本发明实施例提供一种航天器态势理解特征选取方法，包括：

利用测量元件获取航天器上的所有态势理解特征；

根据线特征的误差下限低于点特征的误差下限：

当所有态势理解特征中存在线特征时，选取线特征作为最终的航天器态势理解特征；

当所有态势理解特征均为点特征时，选取两个点特征拟合为一条直线特征，该两个点特征满足两点间距离平方与任一点距图像中心距离平方之差大于两倍相机焦距，将拟合的直线特征作为最终的航天器态势理解特征。

在本发明一实施例中，分别建立基于点特征和线特征的位姿估计观测模型，获得基于点特征和线特征的位姿估计观测模型中观测量的Fisher信息矩阵；