一种深空探测定点软着陆过程的信息融合导航方法
【专利摘要】一种深空探测定点软着陆过程的信息融合导航方法，在为着陆器自主导航系统配备惯性测量单元、测距敏感器、测速敏感器、光学成像敏感器等导航敏感器的基础上，软着陆全程通过惯性测量单元测量着陆器的角速度和非引力加速度，经积分和外推后为导航系统提供着陆器的位置速度信息。测距敏感器输出的斜距信息，测速敏感器输出的相对速度信息，光学成像敏感器输出的特征点像素坐标信息均由相互独立的卡尔曼子滤波器处理，给出状态及误差协方差的局部估计。局部估计结果再由协方差交叉法进行信息融合，得出统一的当前着陆器的位置速度估计值，同时反馈给子滤波器用于下次导航更新。本导航方法的位置速度估计精度高、实时性好、具备容错能力且容易实现。
【专利说明】 一种深空探测定点软着陆过程的信息融合导航方法
【技术领域】
[0001]本发明属于导航领域，涉及一种基于信息融合的航天器自主导航方法。
【背景技术】
[0002]深空探测定点软着陆过程时间短，姿态轨道动态变化大，环境未知性强，并且在大天体软着陆时一旦启动就难以终止，这就对导航系统在实时性、精度、容错能力提出了极高的要求。
[0003]传统的基于地面测控网的导航方式存在着深空通讯延时大，确定相对位置、速度的精度低，不能提供着陆场详细地理信息的缺点。因此，着陆器必须依靠自主导航系统，通过各类敏感器获取测量信息，再由着陆器上的导航算法处理，独立实时的估计自身的姿态、位置、速度并且识别着陆场障碍。由于要估计的状态参数多，因此着陆器自主导航系统的敏感器配置相对丰富，典型方案包括惯性测量单元(含陀螺和加速度计)、测距敏感器、测速敏感器、光学成像敏感器。惯性测量单元测量着陆器的角速度和非引力加速度，通过积分可给出着陆器姿态位置速度的基础信息。测距敏感器测量波束方向的斜距，从而可确定着陆器的实时高度。测速敏感器只要有3束不共面的波束就可确定着陆器的相对速度。光学成像敏感器对天体表面已知的特征点成像，经图像处理提取特征点的像素坐标，从而对着陆点附近的障碍或是危险区域进行成像识别。上述敏感器在均有效的前提下，可以为导航系统提供的测量信息维数大于着陆器待估计的状态量维数，因此不同敏感器之间实际上形成了异构备份。在工程实践中，为了进一步保证安全，还可能增加冗余备份，例如配备2个测距波束等。处理如此多源的非独立测量信息，导航算法除了保证必要的导航精度之外，还必须具备良好的信息融合能力、容错能力，并且易于星上实现。
[0004]惯性导航加辅助测量修正的导航方法是一种较为稳妥简单的软着陆导航方法。该方法视惯性导航结果为主导值，当斜距、速度、特征点像素坐标等辅助测量有效时，逐一的或是分组的将其与惯性导航给出的该量估计值相比较，其差值乘以定常的或是拟合的系数得到对惯性导航结果的修正量。由于辅助测量的修正系数独立设计且没有耦合关系，因此该方法易于设计和应用，即使单个敏感器故障也不影响其它敏感器测量的使用。但该方法的不足之处在于牺牲了部分导航精度，给出的估计不是最优值。
[0005]目前在导航领域广泛应用的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)算法是一种集中式滤波方法，能够对所有导航测量信息做最优融合处理，但是该方法需要将不同敏感器的测量统一写为一个方程。这样的方程其维数很高，因而计算负担非常重，在当前星载计算机性能条件下不利于滤波的实时运行。而且该方法的容错性差，不利于故障诊断，也不利于处理不同敏感器的时间同步性问题。
[0006]为克服集中式滤波的缺点诞生了分布式滤波，该技术至今已经发展了 30多年，在众多的分布式滤波方法中，Carlson提出的联邦滤波(Federated Filter)只对子滤波器的估计信息进行合成。子滤波器是平行结构形式。各子滤波器算法采用卡尔曼滤波算法，处理对应传感器的测量信息。联邦滤波由于计算量小、信息分配方式灵活、信息容错性能好而广受重视。但是联邦滤波需要局部状态估计相互独立或者是已知其相关性，而精确计算局部状态估计相关性一般十分困难。
【发明内容】
[0007]本发明的技术解决问题是:克服现有技术的不足，提供了一种深空探测定点软着陆过程的信息融合导航方法，其位置速度估计精度高、实时性好、具备容错能力且容易实现。
[0008]本发明的技术解决方案是:一种深空探测定点软着陆过程的信息融合导航方法，包括如下步骤:
[0009](1)将着陆器在天体中心惯性系的位置r和速度V作为状态变量X，
【权利要求】
1.一种深空探测定点软着陆过程的信息融合导航方法，其特征在于包括如下步骤: (1)将着陆器在天体中心惯性系的位置r和速度V作为状态变量X，
【文档编号】G01C21/24GK103884340SQ201410126454
【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年3月31日 优先权日:2014年3月31日
【发明者】张晓文, 王大轶, 黄翔宇, 褚永辉 申请人:北京控制工程研究所