深空探测任务中的降落影像数据处理方法研究
编号:924 访问权限:私有 更新:2023-04-10 20:41:49 浏览:189次 特邀报告

报告开始:2023年05月07日 13:30(Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会场:[10] 10、行星科学 [10-3] 10-3 行星科学

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摘要
    在深空探测任务中,降落影像是由安装在探测器底部的摄像机俯视向下拍摄获得的影像,我国的月球和火星探测任务都使用到了降落影像。针对降落影像的数据处理工作,可以用于解决着陆区地形三维建模制图、探测器降落轨迹恢复和着陆器初始状态分析等需求。降落影像由于其自身的成像轨迹和拍摄对象的特殊性,具有不同于常规遥感影像的数据形式。在数据处理时,需要充分考虑降落影像的垂直基线摄影关系、变尺度分辨率像素变化、明暗变化强烈和弱纹理等数据特点。
    利用单目视觉里程计技术,估计着陆探测器的移动轨迹参数,采用最大后验概率估计的数学模型,预测每一阶段的移动轨迹和最终的着陆位置。考虑垂直短基线引起的特征尺度和探测器位姿估计漂移的问题,引入全变量误差模型。该模型考虑平差方程系数矩阵和观测向量均含有误差,采用总体最小二乘平差方法估计相机位姿参数,增强运动轨迹的稳健估计效果。特征匹配阶段,结合运动轨迹的高度参数变化来估计像素尺度变化率,使用尺度约束的差分滤波器建立影像金字塔结构, 在像素差分的三维空间中寻找极值, 通过二次拟合计算特征点亚像素级的空间位置,进行特征匹配关联。密集重建阶段,使用图割优化技术,建立以像素亮度值为基础的图模型。以帧间像素匹配视差值作为数据测量值,添加图中像素节点的深度变化的局部平滑性约束,最后使用图割算法计算出满足全局匹配代价最优的密集像素对应关系。最终通过三角测量和光束法平差的技术获得三维重建地形数据。
    本研究设计了参数化运动模型估计方法、垂直短基线特征匹配方法和图割优化的密集匹配方法,获得了良好的三维重建效果,形成了一套涵盖着陆点定位、降落轨迹恢复和着陆区地形重建的系统化的降落影像应用解决方案。本研究为深空探测中降落影像的数据处理积累了宝贵的经验,对未来的月面着陆、火星着陆和小行星抵近探测等任务提供了良好的技术储备。
 
关键词
降落影像,三维重建,特征匹配,轨迹恢复,密集匹配
报告人
李明磊
副教授 南京航空航天大学

稿件作者
李明磊 南京航空航天大学
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重要日期
  • 会议日期

    05月05日

    2023

    05月08日

    2023

  • 03月31日 2023

    初稿截稿日期

  • 05月25日 2023

    注册截止日期

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