| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 注释表 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 非合作航天器在轨服务技术研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 非合作航天器相对位姿确定技术研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4 本文的主要内容及章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 近距离在轨服务非合作航天器动力学建模与验证 | 第23-38页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 坐标系的定义及转换 | 第23-26页 |
| 2.2.1 坐标系定义 | 第23-24页 |
| 2.2.2 坐标系之间的转换 | 第24-26页 |
| 2.3 双目立体视觉测量原理及深度恢复 | 第26-28页 |
| 2.3.1 摄像机针孔成像模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 双目立体视觉深度恢复 | 第27-28页 |
| 2.4 非合作航天器近距离相对动力学建模与分析 | 第28-34页 |
| 2.4.1 近距离航天器相对位置运动模型推导 | 第28-29页 |
| 2.4.2 非合作航天器相对姿态运动模型推导 | 第29-31页 |
| 2.4.3 近距离在轨操作相对运动模型的验证方法 | 第31-34页 |
| 2.5 相对运动模型可行性仿真验证 | 第34-36页 |
| 2.5.1 相对位置模型可行性仿真 | 第34-36页 |
| 2.5.2 相对姿态模型可行性仿真 | 第36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 运动模型/立体视觉组合的相对位姿估计方法研究 | 第38-54页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 立体视觉与运动模型信息融合的EKF滤波算法 | 第38-43页 |
| 3.2.1 扩展卡尔曼滤波算法 | 第39-40页 |
| 3.2.2 基于相对运动模型的系统模型 | 第40-42页 |
| 3.2.3 基于立体视觉系统的观测模型 | 第42-43页 |
| 3.3 基于状态观测器的相对位置估计算法 | 第43-46页 |
| 3.3.1 线性观测器原理 | 第43-44页 |
| 3.3.2 状态观测器的量测方程算法研究 | 第44-45页 |
| 3.3.3 全维状态观测滤波器设计 | 第45-46页 |
| 3.4 基于M-估计的滤波抗差算法研究 | 第46-48页 |
| 3.4.1 M-估计抗粗差原理 | 第47页 |
| 3.4.2 M-估计中加权矩阵的求法 | 第47-48页 |
| 3.4.3 M-估计的应用 | 第48页 |
| 3.5 仿真分析 | 第48-53页 |
| 3.5.1 立体视觉与运动模型信息融合的EKF滤波算法仿真 | 第48-50页 |
| 3.5.2 用于相对位置估计的状态观测器仿真 | 第50-51页 |
| 3.5.3 基于M-估计的滤波抗差效果验证 | 第51-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于虚拟滑模的非合作航天器姿态估计算法研究 | 第54-65页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 滑模变结构控制基本原理 | 第54-56页 |
| 4.2.1 滑模面的定义 | 第54-55页 |
| 4.2.2 滑模变结构控制 | 第55-56页 |
| 4.3 用于相对姿态估计的虚拟滑模变结构控制器设计 | 第56-58页 |
| 4.3.1 姿态误差方程推导 | 第56-57页 |
| 4.3.2 虚拟滑模控制器参数设定 | 第57页 |
| 4.3.3 虚拟滑模反馈控制量推导 | 第57页 |
| 4.3.4 李雅普诺夫稳定性证明 | 第57-58页 |
| 4.4 虚拟滑模变结构控制器设计的防抖振处理 | 第58-61页 |
| 4.4.1 滑模抖振产生原因及解决方法 | 第58-59页 |
| 4.4.2 模糊边界层滑模控制器设计 | 第59-61页 |
| 4.5 仿真验证与分析 | 第61-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于立体视觉系统的相对导航算法物理实验 | 第65-83页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 近距离相对导航半物理仿真实验系统设计 | 第65-70页 |
| 5.2.1 实验系统的硬件组成 | 第66-69页 |
| 5.2.2 实验系统的软件模块 | 第69-70页 |
| 5.3 立体视觉系统测量精度验证 | 第70-77页 |
| 5.3.1 立体视觉系统相机标定 | 第70-73页 |
| 5.3.2 特征点提取过程 | 第73-74页 |
| 5.3.3 立体视觉系统测量结果定性分析 | 第74页 |
| 5.3.4 立体视觉系统测量定量统计 | 第74-77页 |
| 5.4 近距离相对导航滤波算法仿真验证 | 第77-82页 |
| 5.4.1 采用EKF的相对姿态估计算法 | 第78-80页 |
| 5.4.2 采用虚拟滑模控制的相对姿态估计算法 | 第80-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第83-84页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第84-85页 |
| 参考 文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 在学期间的研究成果及学术论文情况 | 第90页 |
