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题名基于视惯融合的大型空间碎片质心位置辨识
被引量：3
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作者
姚金铭
李广平
张慧博
田浩
游斌弟
戴士杰
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机构
河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室
天津市微低重力环境模拟技术重点实验室
哈尔滨工业大学航天学院
哈尔滨工业大学(威海)船舶与海洋工程学院
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出处
《中国空间科学技术》
CSCD
北大核心
2022年第1期114-124,共11页
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基金
国家自然科学基金(51575126)
河北省自然科学基金(E2019202132)
+2 种基金
河北省高等学校科学技术研究青年拔尖人才计划(BJ2019049)
空间智能控制技术实验室开放基金(6142208190308)
河北省研究生创新资助项目(CXZZSS2020025)。
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文摘
大型自由翻滚碎片的质心是在轨操作基坐标系下的不动点,也是碎片连体基下动力学参数向卫星坐标系转换的基准,对其精确识别是提高碎片动力学参数辨识精度的关键。提出基于惯性单元测量数据与双目视觉定位数据融合的大型空间碎片质心位置识别方法。基于无力矩欧拉方程,获取附着到空间碎片表面的惯性单元间转换关系,利用该转换关系对惯性单元冗余测量数据优化,再优化求解惯性单元到质心点距离;利用双目视觉获取惯性单元上标记点动态坐标,再利用惯性单元到质心点距离,基于三点定位原理识别大型空间碎片的质心位置。以加入高斯白噪声的惯性单元与双目视觉测量数据进行仿真,结果表明优化解算后惯性单元实时测量数据的误差降低到1%以下,解算的质心位置三轴误差小于0.47 mm;开展了地面试验,结果表明,解算的质心位置三轴误差小于0.49 mm。仿真和试验证明,该方法能够为大型空间碎片的消旋、捕获任务提供准确的数据基准。
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关键词
惯性单元
冗余惯性测量数据优化
质心位置检测
大型空间碎片
双目视觉
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Keywords
inertial measurement units
denoising of redundant inertial data
large space debris
mass-center location identification
binocular vision
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分类号
V441
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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