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公开(公告)号:CN106643742B
公开(公告)日:2020-05-19
申请号:CN201611138344.4
申请日:2016-12-12
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 本发明公开了一种卫星自主连续观测小行星的方法。首先以目标小行星为跟踪观测对象,根据小行星星历,设计卫星理论飞行轨道参数,然后提出卫星星敏感器观测小行星需要满足四种基本光照条件:卫星和小行星相对距离满足观测特定距离要求;小行星处在太阳光照区能被完全观测;地球未进入星敏感器视场;小行星可视星等小于可视星等阈值,其次判断卫星星敏感器能否观测到小行星:小行星是否在星敏感器视场范围;小行星是否在星敏感器二维像面阵内,计算小行星相对卫星的理论方向矢量和方位角与俯仰角,最后调整星敏感器光轴与理论方向一致,对小行星进行真实观测,为卫星自主连续观测小行星提供数据支持。
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公开(公告)号:CN106643741B
公开(公告)日:2020-05-19
申请号:CN201611138342.5
申请日:2016-12-12
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 本发明公开了一种卫星相对小行星视觉自主导航方法。首先以跟踪观测小行星为目的,设计卫星理论飞行轨道参数,然后根据地心惯性坐标系下卫星相对目标小行星轨道动力学模型,建立自主导航系统状态模型;其次提出卫星星敏感器观测小行星所需满足的理论光照条件和成像条件。计算小行星相对卫星理论方位角与俯仰角,调整真实星敏感器光轴与理论方向一致,对小行星进行真实观测,建立以相对单位方向矢量和距离为观测量的观测方程;最后使用Unscented卡尔曼滤波估计卫星位置和速度。本发明能有效修正卫星的位置误差,提高导航精度,非常适用于跟踪目标小行星的卫星自主导航,不仅为跟踪目标小行星的卫星提供高精度导航信息,而且为其自主导航系统设计提供参考。
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公开(公告)号:CN106679653A
公开(公告)日:2017-05-17
申请号:CN201611138268.7
申请日:2016-12-12
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01C21/025 , G01C21/24
Abstract: 本发明公开了一种基于星敏感器和星间链路的HEO卫星群相对测量方法,首先以HEO卫星对地观测为任务需求,设计两个卫星为主星和子星编队飞行构型和轨道参数,然后提出主星星敏感器观测子星需要满足四种基本光照条件:主星和子星相对距离满足观测特定距离要求;子星处在太阳光照区能被完全观测;地球或其他天体未进入星敏感器视场;子星可视星等小于可视星等阈值,其次判断主星星敏感器能否观测到子星:子星是否在星敏感器视场范围;子星是否在星敏感器二维像面阵内,最后计算子星相对主星方向矢量和方位角与俯仰角,为主星自主连续观测子星提供数据支持。
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公开(公告)号:CN106643709B
公开(公告)日:2019-12-31
申请号:CN201610885765.7
申请日:2016-10-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种海上运载体的组合导航方法,所述海上运载体上装备有惯性导航主系统、水声定位子系统、偏振光导航子系统;首先利用惯性导航主系统进行捷联解算,利用水声定位子系统进行测距计算,利用偏振光导航子系统进行方位计算;然后建立以惯性导航主系统的误差为状态量、水声定位子系统的测距信息和偏振光导航子系统的航向信息为观测量的扩展卡尔曼滤波模型,对惯性导航主系统的误差进行闭环修正。本发明还公开了一种海上运载体的组合导航装置。相比现有技术,本发明一方面有效提高了导航精度,另一方面由于摆脱了对卫星定位技术的依赖,因此具有更好的隐蔽性和抗干扰性。
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公开(公告)号:CN106855408A
公开(公告)日:2017-06-16
申请号:CN201611138260.0
申请日:2016-12-12
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/02
CPC classification number: G01C21/025
Abstract: 本发明公开了一种面向GEO卫星在轨服务的空间多机器人相对观测方法,首先以GEO目标卫星为在轨服务对象,设计两个空间机器人设为主星和子星编队飞行构型和轨道参数,然后提出主星星敏感器观测子星需要满足四种基本光照条件:主星和子星相对距离满足观测特定距离要求;子星处在太阳光照区能被完全观测;地球或其他天体未进入星敏感器视场;子星可视星等小于可视星等阈值,其次判断主星星敏感器能否观测到子星:子星是否在星敏感器视场范围;子星是否在星敏感器二维像面阵内,最后计算子星相对主星方向矢量和方位角与俯仰角,为主星自主连续观测子星提供数据支持。
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公开(公告)号:CN106767768A
公开(公告)日:2017-05-31
申请号:CN201611108274.8
申请日:2016-12-06
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01C21/025 , G01C21/24
Abstract: 本发明公开了一种双星编队的自主导航方法,所述双星编队包括主星和子星,主星上设置有星敏感器;在满足星敏感器观测条件的情况下,主星以子星作为所述星敏感器的相对方位测量参考源,利用所述星敏感器对子星相对于主星的单位方向矢量进行测量,然后结合利用星间链路测量得到的主星与子星之间的距离,计算出子星相对于主星的理论方向矢量,进而建立卫星相对观测方程;根据主星和子星间的卫星相对轨道动力学模型建立状态方程,并对所建立的状态方程以及所述卫星相对观测方程进行离散化;最后对离散化后的状态方程、卫星相对观测方程进行Unscented卡尔曼滤波,估计出主星和子星间的相对位置和相对速度。
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公开(公告)号:CN106643709A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201610885765.7
申请日:2016-10-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种海上运载体的组合导航方法,所述海上运载体上装备有惯性导航主系统、水声定位子系统、偏振光导航子系统;首先利用惯性导航主系统进行捷联解算,利用水声定位子系统进行测距计算,利用偏振光导航子系统进行方位计算;然后建立以惯性导航主系统的误差为状态量、水声定位子系统的测距信息和偏振光导航子系统的航向信息为观测量的扩展卡尔曼滤波模型,对惯性导航主系统的误差进行闭环修正。本发明还公开了一种海上运载体的组合导航装置。相比现有技术,本发明一方面有效提高了导航精度,另一方面由于摆脱了对卫星定位技术的依赖,因此具有更好的隐蔽性和抗干扰性。
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公开(公告)号:CN116700361A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310655373.1
申请日:2023-06-05
Applicant: 东南大学
IPC: G05D3/12 , G01S17/894 , G01S17/42 , G01S7/497
Abstract: 本发明提供了一种基于激光雷达的智能卸货方法,包括:通过激光雷达测距获取货物点云数据,通过对点云数据的处理得到货物的位置状态以及三维图像;将货物的位置状态信息整理成pcd点云文件,传入电机控制系统;电机控制系统根据获取到的货物位置信息控制电机转动,从而带动抓斗到达指定位置抓取货物并运送到终点位置;再次获取点云信息并3D拟合成像,通过已生成的图像判断卸货过程是否完成,若完成,则结束;若没完成,则重新执行。本发明利用激光雷达数据滤波处理与3D显示软件实现货物可视化,得到货物的精确位置,替代传统依靠人工肉眼经验式观测方法,从而提高卸货机作业的精度及可靠性,具有重要的科学价值和实用意义。
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公开(公告)号:CN106595673B
公开(公告)日:2019-12-10
申请号:CN201611138341.0
申请日:2016-12-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面对地球静止轨道目标操作的空间多机器人自主导航方法,首先以GEO目标卫星为在轨服务对象,设计两个空间机器人(设为主星和子星)编队飞行构型和轨道参数,然后根据地心惯性坐标系下卫星相对轨道动力学模型,建立自主导航系统状态模型;其次提出主星星敏感器观测子星所需满足的理论光照条件和成像条件。计算子星相对主星理论方位角与俯仰角,调整真实星敏感器光轴与理论方向一致,对子星进行真实观测,建立以相对单位方向矢量和距离为观测量的观测方程;最后使用Unscented卡尔曼滤波估计主星相对位置和速度,本发明属于航天导航技术领域,不仅可以为卫星在GEO编队飞行提供高精度导航信息,而且可以为其自主导航系统设计提供参考。
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公开(公告)号:CN106595673A
公开(公告)日:2017-04-26
申请号:CN201611138341.0
申请日:2016-12-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面对地球静止轨道目标操作的空间多机器人自主导航方法,首先以GEO目标卫星为在轨服务对象,设计两个空间机器人(设为主星和子星)编队飞行构型和轨道参数,然后根据地心惯性坐标系下卫星相对轨道动力学模型,建立自主导航系统状态模型;其次提出主星星敏感器观测子星所需满足的理论光照条件和成像条件。计算子星相对主星理论方位角与俯仰角,调整真实星敏感器光轴与理论方向一致,对子星进行真实观测,建立以相对单位方向矢量和距离为观测量的观测方程;最后使用Unscented卡尔曼滤波估计主星相对位置和速度,本发明属于航天导航技术领域,不仅可以为卫星在GEO编队飞行提供高精度导航信息,而且可以为其自主导航系统设计提供参考。
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