小天體SPC特征導(dǎo)航過(guò)程中特征選取原則研究

王安然, 王 立, 張成渝, 田啟航, 華寶成, 劉姝含, 李 林

北京控制工程研究所, 北京 100094

0 引 言

小天體探測(cè)已經(jīng)成為近年來(lái)深空探測(cè)的熱點(diǎn).深入了解小天體的本質(zhì)、形成與演化機(jī)理,有助于人類探索生命起源與太陽(yáng)系奧秘等一系列科學(xué)問(wèn)題[1].目前,小天體的探測(cè)方式主要包括交會(huì)、飛越、環(huán)繞、撞擊、著陸采樣等[2],其中最直接的手段就是著陸到小天體表面進(jìn)行探測(cè).隨著小天體探測(cè)技術(shù)的發(fā)展,各國(guó)也依次開展了小天體著陸探測(cè)任務(wù).1996年2月17日,美國(guó)宇航局(NASA)發(fā)射了世界上首個(gè)小天體著陸探測(cè)器“NEAR Shoemaker”,并成功著陸小天體433Eros[3].2004年8月,歐洲航天局(ESA)發(fā)射Rosetta探測(cè)器著陸彗星67P進(jìn)行探測(cè)[4].2007年9月27日美國(guó)發(fā)射拂曉號(hào)(Dawn)探測(cè)器探測(cè)谷神星(Ceres)、灶神星(Vesta)[5].2003年9月,日本發(fā)射了“隼鳥”1號(hào)(Hayabusa 1)探測(cè)器用于探測(cè)25143號(hào)小天體 Itokawa,該探測(cè)器成功實(shí)現(xiàn)了小天體的著陸與采樣返回任務(wù)[6];之后日本于2014年12月又發(fā)射了“隼鳥”2號(hào)(Hayabusa 2)探測(cè)器對(duì)Ryugu小天體進(jìn)行著陸探測(cè)及樣本采樣返回任務(wù)[7];2016年8月NASA發(fā)射了OSIRIS-Rex探測(cè)器對(duì)貝努(Bennu)小行星進(jìn)行樣本采樣返回任務(wù),目前該任務(wù)已完成采樣階段,并于2021年5月與小天體分離開始返回地球[8-11].小天體探測(cè)任務(wù)已經(jīng)被列為我國(guó)深空探測(cè)四項(xiàng)重大任務(wù)之一[12].我國(guó)計(jì)劃通過(guò)一次發(fā)射先后探測(cè)兩個(gè)目標(biāo),同時(shí)實(shí)現(xiàn)小天體的附著、采樣返回等任務(wù)[13-14].

在小天體探測(cè)過(guò)程中,由于小天體體積較小,先驗(yàn)信息較少,如何實(shí)現(xiàn)小天體精確導(dǎo)航和安全著陸是小天體著陸探測(cè)過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題.光學(xué)導(dǎo)航方法由于其高導(dǎo)航精度被越來(lái)越多的應(yīng)用到小天體的著陸導(dǎo)航過(guò)程中.著陸段的光學(xué)導(dǎo)航方法通過(guò)在目標(biāo)天體上提前提取特征,將其與飛行器著陸過(guò)程中的拍攝圖像進(jìn)行匹配,從而確定飛行器在小天體坐標(biāo)系下的三維位置.此過(guò)程的關(guān)鍵在于特征的選取,通常使用的特征包括人為制定的特征描述符(如Harris、SIFT等)以及巖石、隕坑等自然特征[15].人為制定的特征描述符容易受到光照、尺度變化等因素的影響,同時(shí)小天體表面或著陸點(diǎn)周圍可能存在沒有明顯的巖石或隕坑的情況.Gaskell等[16-18]提出了一種基于SPC(Stereophotoclinometry)特征的導(dǎo)航方法.SPC 特征是利用SPC方法對(duì)小天體表面的某些局部區(qū)域進(jìn)行三維重建,將得到的局部區(qū)域的高程值和反射率值等數(shù)據(jù)作為特征信息.相對(duì)于SFS(shape from shading)、SFM(structure from motion)等三維重建方法,SPC所需圖像數(shù)量相對(duì)較少,且能通過(guò)迭代過(guò)程求解坡度、反照率、相機(jī)位姿等精確信息,且該方法能得到與圖像分辨率相當(dāng)?shù)娜S重建結(jié)果.SPC方法已成為小天體著陸導(dǎo)航過(guò)程中的主要方法,并在多個(gè)小天體著陸探測(cè)任務(wù)中進(jìn)行應(yīng)用,包括Rosetta、Dawn以及OSIRIS-Rex等.

但目前對(duì)SPC 特征的選取仍然缺乏依據(jù),主要憑借經(jīng)驗(yàn)采用手動(dòng)選取特征的方式,使得特征選取的過(guò)程工作量大、效率低且主觀性較強(qiáng).本文對(duì)小天體著陸過(guò)程中的SPC特征的制備、渲染匹配以及位姿解算等過(guò)程進(jìn)行研究,并總結(jié)出此過(guò)程中存在的問(wèn)題.針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出特征選取的四項(xiàng)基本原則:可制備性、特異性、光照適應(yīng)性以及分布均勻性等,并設(shè)置特征選取的閾值條件,使得特征選取過(guò)程有據(jù)可依,從而簡(jiǎn)化特征篩選過(guò)程,提高特征選取效率.并引入PDOP(position dilution of precision)值對(duì)特征的分布結(jié)構(gòu)進(jìn)行評(píng)價(jià).

1 特征定義

在使用SPC特征進(jìn)行小天體著陸導(dǎo)航的過(guò)程中,需要用到的坐標(biāo)系有小天體坐標(biāo)系、特征局部坐標(biāo)系以及相機(jī)坐標(biāo)系等.其中小天體坐標(biāo)系為以小天體質(zhì)心為原點(diǎn),自轉(zhuǎn)軸方向?yàn)閆軸(圖1中的Bz),XOY面為小天體赤道面的右手坐標(biāo)系;特征局部坐標(biāo)系以選定特征位置的中心點(diǎn)為原點(diǎn),其Z軸沿小天體質(zhì)心與特征中心點(diǎn)連線方向向上(圖1中的Uz),過(guò)特征中心點(diǎn)且垂直于Z軸的平面為XOY面;相機(jī)坐標(biāo)系以相機(jī)光心為原點(diǎn),主光軸方向?yàn)閆軸指向(圖1中的Cz),平行于成像平面的列、行方向?yàn)閄軸和Y軸指向,相關(guān)坐標(biāo)系的示意圖如圖1所示.圖中特征中心點(diǎn)在小天體坐標(biāo)系下的位置向量為V;W是相機(jī)坐標(biāo)系原點(diǎn)在小天體坐標(biāo)系下的位置;i和e分別為太陽(yáng)方向向量和相機(jī)方向向量與特征中心點(diǎn)處的表面法向量的夾角;α為相位角.

SPC特征是指使用SPC三維重建方法得到的小天體某些局部區(qū)域的地形數(shù)據(jù)塊,主要由以下幾部分構(gòu)成:1)特征中心點(diǎn)在小天體坐標(biāo)系下的位置;2)在特征局部坐標(biāo)系下特征塊的高程數(shù)據(jù)和反照率信息;3)特征局部坐標(biāo)系與小天體坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系等,特征如圖1中的白色部分所示.在進(jìn)行SPC導(dǎo)航過(guò)程中,特征位置的選取十分重要,不同的特征會(huì)對(duì)后續(xù)陸標(biāo)制備及匹配導(dǎo)航過(guò)程的可靠性和精度產(chǎn)生影響.

2 特征選取原則

在小天體著陸過(guò)程中使用基于SPC特征導(dǎo)航方法的一般流程如圖2所示.

圖2 利用SPC特征的小天體著陸導(dǎo)航流程

在地面上,首先利用小天體全局觀測(cè)過(guò)程中相機(jī)拍攝的大量小天體不同光照條件和不同位置的光學(xué)圖像,進(jìn)行特征區(qū)域選取;然后利用SPC三維重建方法對(duì)選取的特征進(jìn)行制備,并將制備得到的特征信息上注到機(jī)上.

在飛行器著陸下降過(guò)程中,首先根據(jù)飛行器的初始位姿對(duì)上注的特征進(jìn)行渲染,生成與飛行器飛行時(shí)刻對(duì)應(yīng)的二維渲染圖像;然后利用模板匹配的方法將生成的渲染圖像與飛行器實(shí)時(shí)拍攝的降落圖像進(jìn)行匹配,從而得到拍攝圖像上對(duì)應(yīng)的特征中心點(diǎn)的二維像素坐標(biāo)位置;最后根據(jù)多個(gè)特征中心點(diǎn)在小天體坐標(biāo)系下的三維位置及其對(duì)應(yīng)的圖像像素坐標(biāo),即可解算出飛行器在小天體坐標(biāo)系下的實(shí)時(shí)位置,并將此結(jié)果輸出給著陸控制系統(tǒng).下面通過(guò)對(duì)上述SPC特征導(dǎo)航過(guò)程進(jìn)行分析,對(duì)特征選取的區(qū)域進(jìn)行反約束,從而確定適用于小天體著陸導(dǎo)航過(guò)程的特征選取原則.

2.1 特征可制備性

SPC技術(shù)需要根據(jù)多張不同位置和光照條件下拍攝的圖像計(jì)算地形高度和表面反照率[19].SPC進(jìn)行三維重建的主要過(guò)程為:

1)根據(jù)式(1)的相機(jī)成像模型得到小天體局部坐標(biāo)系中的某點(diǎn)x=(x1,x2,h)對(duì)應(yīng)的在第k張圖像上的灰度值Ek(x).其中X=(X1,X2)是x點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像像素坐標(biāo),f為相機(jī)焦距,V和W為小天體坐標(biāo)系下的特征中心點(diǎn)和相機(jī)中心點(diǎn)的位置,c為相機(jī)坐標(biāo)系與小天體坐標(biāo)之間旋轉(zhuǎn)矩陣,u是特征局部坐標(biāo)系與小天體坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換矩陣.Mij=ci·uj為將特征局部坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到相機(jī)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣.

(1)

2)第k張圖像上的灰度值也可由式(2)得到,其中Ik(x)為第k張圖像的灰度值;Lk為乘常數(shù);a(x)為相對(duì)反照率(歸一化后的);Φk為背景常量;i和e分別為太陽(yáng)方向向量和相機(jī)方向向量與x點(diǎn)處的表面法向量的夾角,α為相位角;R為反照率方程[20],如式(3)所示,其中L(α)=e-α/60.

Ik(x)=Lka(x)R(cosi,cose,α)+Φk

(2)

(3)

3)式(3)中的cosi和cose可以由地形梯度得到.設(shè)x處的梯度為g=(g1,g2),則有式(4),其中s=[s1s2s3]和e=[e1e2e3]是特征局部坐標(biāo)系下的太陽(yáng)方向向量和飛行器方向向量.

(4)

4)對(duì)于特征上每個(gè)點(diǎn)x,將式(3)、(4)代入式(2),可以得到Ik(x)關(guān)于梯度g1,g2和反照率a(x)的函數(shù),通過(guò)最小化式(5)可以對(duì)梯度和反照率進(jìn)行優(yōu)化.其中σ由原圖像亮度決定.g1,g2由高程求解過(guò)程迭代更新.通過(guò)以上過(guò)程,可以得到特征局部坐標(biāo)系下的特征高程及反照率數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)構(gòu)成導(dǎo)航過(guò)程中上注的特征信息.

Σ(Ek(x)-Ik(x))2/σ2

(5)

選取的特征需要能利用上述過(guò)程進(jìn)行重建.由以上SPC的重建過(guò)程可以發(fā)現(xiàn),使用SPC進(jìn)行特征重建需要盡可能多的覆蓋特征區(qū)域的圖像,且當(dāng)用于重建的圖像之間拍攝角度及光照條件區(qū)別較大時(shí)有利于高程數(shù)據(jù)和反照率數(shù)據(jù)的求解.因此在選取特征時(shí)應(yīng)先對(duì)全局觀測(cè)過(guò)程中拍攝的圖像進(jìn)行相互配準(zhǔn),并在共視區(qū)域范圍內(nèi)進(jìn)行特征選取.且在特征重建過(guò)程中應(yīng)選取拍攝視角和光照條件差別較大的圖像.

除此之外,SPC在地形高度計(jì)算過(guò)程中的約束和迭代過(guò)程會(huì)平滑掉鋒利的特征邊緣,如具有陡坡和大垂直起伏的區(qū)域等;且對(duì)于圖像中的陰影區(qū)域,重建效果會(huì)比較差.圖3(a)為特征對(duì)應(yīng)的激光數(shù)據(jù),圖3(b)為利用SPC方法重建的特征地形與激光數(shù)據(jù)之間的誤差,從圖中可以看出,在較為陡峭的地方,SPC重建的高程誤差較大,為激光獲得的真實(shí)值的1/2～2/3.

圖3 SPC三維重建結(jié)果與激光數(shù)據(jù)的比較

因此特征應(yīng)選在非陰影區(qū),且相對(duì)高差較小的區(qū)域,避免重建特征高程誤差過(guò)大的情況.同時(shí)較小的相對(duì)高差,也可以有效避免在特征渲染過(guò)程中的自遮擋問(wèn)題,使生成的渲染圖像與拍攝圖像相似度更高,實(shí)驗(yàn)表明選取特征的相對(duì)高差控制在2 m范圍內(nèi)較為適宜.圖4(a)為全局觀測(cè)過(guò)程中拍攝圖像上的兩個(gè)特征;圖4(b)為利用SPC方法重建得到的兩塊特征區(qū)域?qū)?yīng)的高程數(shù)據(jù),其中左圖相對(duì)高差在10 m左右,右圖的相對(duì)高差為1.5 m;圖4(c)為利用特征數(shù)據(jù)渲染得到的渲染圖像,從圖中可以看出,當(dāng)選取的特征高程差較大時(shí),生成的渲染圖上有明顯的空洞,不適合作為導(dǎo)航特征.

圖4 不同相對(duì)高差處選取的特征對(duì)比

2.2 特征的光照適應(yīng)性

在選取特征的時(shí)候,必須考慮導(dǎo)航使用過(guò)程中特征的光照條件,此特性可以用太陽(yáng)高度角(太陽(yáng)向量與小天體表面法線的夾角)來(lái)描述.當(dāng)特征所處位置的太陽(yáng)高度角過(guò)大時(shí),圖像較暗,容易產(chǎn)生大量的陰影區(qū)域,從而影響圖像匹配的正確性;當(dāng)太陽(yáng)高度角過(guò)小時(shí),會(huì)導(dǎo)致圖像過(guò)亮,對(duì)比度降低,生成圖像時(shí)過(guò)分依賴相對(duì)反照率的值,導(dǎo)致渲染圖像與真實(shí)圖像存在較大差異.實(shí)際著陸過(guò)程中,需要保證特征在著陸時(shí)間段內(nèi)能夠清晰成像,不會(huì)出現(xiàn)過(guò)暗或過(guò)亮的情況.如圖5所示,在相同的著陸時(shí)刻,(a)特征的太陽(yáng)高度角為80°,此時(shí)生成的圖像過(guò)暗,利用NCC相關(guān)匹配方法式(6)將其與降落圖像進(jìn)行匹配,得到的匹配峰值為0.27;(c)特征對(duì)應(yīng)的太陽(yáng)高度角為10°,此時(shí)生成的渲染圖像過(guò)亮,導(dǎo)致特征的模糊,匹配峰值為0.34;特征(b)在此拍攝條件下的太陽(yáng)高度角為50°,可以形成較亮暗適中、特征清晰的較穩(wěn)定圖像,匹配峰值為0.78.實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)特征對(duì)應(yīng)的太陽(yáng)高度角處于30°～60°的范圍時(shí),能得到成像質(zhì)量較好的渲染圖像,從而得到正確的圖像匹配結(jié)果.

圖5 不同太陽(yáng)高度角下特征的渲染圖像對(duì)比

2.3 特征的特異性

在得到渲染圖像后,需要在特征的渲染圖像和飛行器降落過(guò)程中拍攝的圖像之間進(jìn)行圖像匹配,以確定特征對(duì)應(yīng)的降落圖像上的像素位置.此過(guò)程中通常使用基于灰度的模板匹配算法,用互相關(guān)系數(shù)對(duì)兩張圖像間的相似性進(jìn)行評(píng)價(jià).設(shè)S(x,y)是大小為m×n的降落圖像,T(x,y)是M×N的渲染圖像.在降落圖像S中,以(i,j)為左上角點(diǎn),取M×N大小的子圖,計(jì)算其與渲染圖像的互相關(guān)系數(shù);遍歷整個(gè)降落圖像,在所有能夠取到的子圖中,找到與渲染圖像最相似的子圖作為最終匹配結(jié)果.常用的互相關(guān)系數(shù)為歸一化積相關(guān)系數(shù)(NCC),如式(6)所示.

(6)

其中,E(Si,j)、E(T)分別表示i,j處子圖和渲染圖像的平均灰度值.大量實(shí)驗(yàn)表明,在小天體著陸導(dǎo)航過(guò)程中,當(dāng)渲染圖像與拍攝圖像的匹配峰值(即互相關(guān)系數(shù)的最大值)大于0.6時(shí),認(rèn)為得到了正確的匹配結(jié)果,反之則認(rèn)為匹配錯(cuò)誤.

文獻(xiàn)[21]通過(guò)對(duì)模板匹配過(guò)程的分析得到圖像上梯度大的區(qū)域匹配精度較高的結(jié)論.因此為了能夠得到更準(zhǔn)確的匹配結(jié)果,需要選取的特征區(qū)域具有較高的梯度值.圖6(a)為全局觀測(cè)階段拍攝的小天體表面的圖像,(b)為(a)圖對(duì)應(yīng)的灰度梯度圖.從圖中可以看出圖像中梯度較大的區(qū)域一般位于隕坑或巖石等具有特異性、易于識(shí)別且較周圍環(huán)境更加明顯的邊緣區(qū)域.

圖6 小天體表面拍攝圖像的梯度圖

由于小天體表面環(huán)境復(fù)雜,單獨(dú)的隕坑、巖石等特征很容易與其他相似特征發(fā)生混淆.因此,為提高匹配的魯棒性,選擇的特征上應(yīng)具有兩個(gè)及兩個(gè)以上的巖石或隕坑(隕坑及巖石的提取方法可參考文獻(xiàn)[23]和[24]),如圖7所示.

圖7 特征特異性選取的對(duì)比

2.4 特征的分布均勻性

在特征制備過(guò)程中,可以得到特征中心點(diǎn)在小天體坐標(biāo)系下的三維位置;經(jīng)過(guò)特征渲染和匹配,可以得到特征中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的在降落圖像上的像素坐標(biāo).當(dāng)飛行器降落過(guò)程中相機(jī)視場(chǎng)范圍內(nèi)存在多個(gè)特征時(shí),即可得到多組特征中心點(diǎn)在小天體坐標(biāo)系下的三維位置及其對(duì)應(yīng)的降落圖像上的二維位置,由此可將飛行器定位的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為PnP問(wèn)題[25]求解.

在得到三維點(diǎn)和二維點(diǎn)對(duì)應(yīng)的匹配點(diǎn)對(duì)后,PnP的解算精度會(huì)受到特征點(diǎn)對(duì)的數(shù)目和分布的影響,此過(guò)程要求相機(jī)視場(chǎng)內(nèi)至少有4個(gè)可觀測(cè)的特征,且特征應(yīng)該在視場(chǎng)內(nèi)分布均勻.此處引入三維位置精度因子PDOP[26]來(lái)描述特征的分布特性.

假設(shè)視場(chǎng)內(nèi)有n個(gè)特征,每個(gè)特征在小天體坐標(biāo)系下的位置為(xi,yi,zi),其中i=1,2,…,n,飛行器的真實(shí)位置為(X,Y,Z),則可得飛行器到每個(gè)特征的距離Di如式(7)所示

(7)

由于特征位置存在誤差,會(huì)導(dǎo)致飛行器的定位結(jié)果不準(zhǔn)確,實(shí)際得到的定位結(jié)果為(X′,Y′,Z′),則

(8)

將式(8)在(X′,Y′,Z′)處進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展開,由于定位結(jié)果的誤差相對(duì)于飛行器到各個(gè)特征的距離來(lái)說(shuō)較小,所以可以省略二次項(xiàng),得到

(9)

AΔX=ΔD

(10)

由最小二乘可得

ΔD=(ATA)-1ATΔX

(11)

假設(shè)ΔD同分布,且cov(ΔD)=In×nσ2.則由協(xié)方差的定義可得

cov(ΔX)=σ2(ATA)-1

(12)

PDOP可以表征從特征到飛行器單位矢量所構(gòu)成的空間形體體積.PDOP的數(shù)值越大,所代表的單位矢量形體體積越小,即特征的分布越集中,此時(shí)定位精度變差.PDOP數(shù)值較小時(shí),代表大的單位矢量形體體積,則證明特征具有較均勻的空間分布及較高的定位精度.在特征選取過(guò)程中,可以根據(jù)飛行器的預(yù)設(shè)軌跡與特征的位置計(jì)算出不同特征組對(duì)應(yīng)的PDOP值,選取其中PDOP值小的一組作為最終選取的特征.

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本文利用OSIRIS-Rex全局觀測(cè)過(guò)程中的圖像數(shù)據(jù)按照上文提到的特征選取原則進(jìn)行特征篩選,得到36個(gè)大小為99×99的特征,所有特征的太陽(yáng)

高度角均在30°～60°之間,均值為51.3°;所有特征區(qū)域的最大相對(duì)高差都在2 m范圍內(nèi),均值為1.52 m.部分特征如圖8所示,對(duì)于每個(gè)特征,左圖為觀測(cè)圖像上選取的特征區(qū)域,右圖為渲染特征后得到的渲染圖像.

圖8 選取的特征及其渲染圖像

實(shí)驗(yàn)選取下降過(guò)程中距離小天體表面100 m左右是降落相機(jī)在不同位置和姿態(tài)下拍攝的11張大小為2 592×1 944的圖像作為降落影像.通過(guò)圖像的SPICE信息,可以計(jì)算得到該降落圖像上所包含的特征情況.將選取的特征進(jìn)行渲染,利用2.3節(jié)中的匹配方法與降落圖像進(jìn)行匹配,對(duì)匹配到的特征結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì),分析得到特征的匹配率(降落圖像上應(yīng)匹配到的特征數(shù)與實(shí)際匹配的特征數(shù)的比值)如圖9所示,其中綠色星號(hào)線為匹配率,紅色直線為匹配率的平均值.

圖9 特征匹配率

由圖9可知,采用文中的特征選取原則選取的特征的平均匹配率達(dá)到96.85%,其中第7張降落圖像中特征的匹配率較低,主要是因?yàn)椴糠痔卣髟诖藦垐D像中的位置接近圖像邊緣,相機(jī)畸變等原因造成圖像在邊緣區(qū)域誤差較大.在實(shí)際導(dǎo)航過(guò)程中,可以剔除視場(chǎng)邊緣的特征.

對(duì)成功匹配的特征的匹配峰值進(jìn)行統(tǒng)計(jì),驗(yàn)證特征的匹配正確性,如圖10所示,其橫坐標(biāo)為特征名稱,縱坐標(biāo)為該特征在多張降落圖像上匹配峰值的平均值,紅色直線為所有匹配峰值的平均值.從圖中可以看出,特征匹配峰值均在0.6以上,且均值為0.721 5,匹配結(jié)果具有較高的魯棒性.

圖10 特征匹配峰值

最后本文利用11張降落影像上匹配的特征進(jìn)行飛行器位姿的解算,得到飛行器的位姿解算誤差如圖11和圖12所示,縱坐標(biāo)為拍攝圖像時(shí)的真實(shí)位姿與解算位姿的差值.該結(jié)果表明,依照本文原則選取的特征的位置的解算精度(三維位置誤差的均方根值)為0.81m,姿態(tài)精度(三軸姿態(tài)誤差的均方根值)為0.22°.在小天體著陸過(guò)程中,要求飛行器的定位誤差在1%以內(nèi),對(duì)應(yīng)本文實(shí)驗(yàn)條件即要求定位誤差在1m以內(nèi).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用本文選取的陸標(biāo)可以滿足小天體著陸過(guò)程中的導(dǎo)航定位需求.

圖11 飛行器位置解算誤差

4 結(jié) 論

本文對(duì)小天體著陸導(dǎo)航過(guò)程中的特征選取原則進(jìn)行研究,對(duì)特征的制備和使用過(guò)程進(jìn)行分析,提出了特征選取的4個(gè)原則:1)可制備性,特征應(yīng)選取在多張不同位置和不同太陽(yáng)光照條件下拍攝的圖像的共視區(qū)域,且特征區(qū)域的相對(duì)高差應(yīng)控制在2 m范圍內(nèi);2)光照適應(yīng)性,對(duì)應(yīng)著陸時(shí)刻,選取的特征的太陽(yáng)高度角在30°～60°的范圍內(nèi)較為適宜;3)特異性,特征應(yīng)選取圖像梯度較大的區(qū)域,且區(qū)域內(nèi)包含兩個(gè)及兩個(gè)以上的明顯地物如坑、石等;4)均勻分布性,降落過(guò)程中相機(jī)視場(chǎng)范圍內(nèi)的特征數(shù)目應(yīng)不少于4個(gè),且選取特征組合中PDOP值大的一組作為最終的特征.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明利用上述特征選取原則選取的特征的匹配率可以達(dá)到96.85%,匹配峰值均在0.6以上,且使用選取的特征得到的導(dǎo)航定位精度可以滿足小天體著陸導(dǎo)航的需求.