1.本发明涉及一种位姿估计方法，尤其是涉及一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法。
背景技术：2.近年来嫦娥三号、四号和五号均实现了月球的着陆探测任务，着陆降落过程中的连续位姿信息是决定着陆器安全着陆的关键信息，着陆器携带的降落相机获取的序列影像可以用于恢复着陆降落过程的位置姿态参数。
3.从目前的研究现状看来，基于降落相机影像的位姿估计研究大多从基于相邻传递解算和基于全局光束法平差两个方面开展。然而当数据规模变大时，全局平差方式不能满足内存和效率需求，在实际工程应用时，我们还需要注意控制平差的规模以及计算效率的问题。另一方面，相邻传递解算方法存在误差容易累积的问题导致估计结果精度不高。
4.不同于全局光束法平差，递增光束法平差首先选择部分相机拍摄的关键数据进行局部平差，再逐步加入新的相机数据并舍弃一些关联性弱的旧数据。具体至深空探测领域的降落相机影像，递增平差模型的构建还有待进一步研究，目前未有递增平差着陆连续位姿估计的研究，也缺乏对平差模型的具体描述和改进。
技术实现要素：5.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
7.根据本发明的一个方面，提供了一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，该方法包括以下步骤：
8.步骤1)选取快速调整段至悬停段的降落相机序列影像，通过特征匹配获取多重连接点匹配信息，采用“双模型相对定向-三影像模型连接”进行初始位姿估计；
9.步骤2)利用滑动窗口式共面或共线方程约束，结合舒尔补边缘化和加权伪观测约束，对初始位姿信息进行递增式平差的位姿参数精化；
10.步骤3)构建附加外部控制点的递增共线平差模型对步骤2)的结果进行优化，从而降低位姿估计和定位误差。
11.作为优选的技术方案，所述的步骤1)中的通过特征匹配获取多重连接点匹配信息，采用“双模型相对定向-三影像模型连接”进行初始位姿估计具体为：
12.首先对选取降落相机序列影像进行预处理，将影像上桅杆区域进行掩膜处理；
13.然后基于sift-ransac的影像特征匹配策略进行多重连接点匹配以建立多度重叠影像网络；
14.再通过相对定向计算出相邻两张降落相机影像的相对位置关系；
15.最后依据三重特征匹配连接点的物方一致性约束，对相邻模型进行模型连接。
16.作为优选的技术方案，所述的模型连接的过程中会产生模型传递间的误差累积，后续通过修正初始位姿参数以消除累计误差。
17.作为优选的技术方案，所述的步骤2)利用滑动窗口式共面或共线方程约束，结合舒尔补边缘化和加权伪观测约束，对初始位姿信息进行递增式平差的位姿参数精化具体为：
18.201)共面方程约束只涉及对位置姿态参数的精化，基于共面方程可构建连接点的基础观测方程，对观测方程线性化后得到误差方程：
[0019][0020]
其中b为系数矩阵，v、l为残差矩阵、求解参数矩阵、常数项向量。
[0021]
202)将式(1)所示的误差方程转化为如下形式：
[0022][0023]
将所述系数矩阵b分成四个块，m为固定平差滑动窗口，n为边缘化窗口，共面方程只考虑对位姿参数的精化，左上角λn存储边缘化的相机外参，右下角λ
m-n
存储未被边缘化的相机外参，每个对角块的维度与相机位姿参数的维度相同，且均是对角块矩阵；λ矩阵存储相机外参与三维点之间的交叉部分；分别为求解的边缘化相机外参、未被边缘化相机外参；、ln、l
m-n
分别为与边缘化参数相关的常数项向量以及未被边缘化参数相关的常数项向量；
[0024]
通过高斯消元，上式可转化为：
[0025][0026]
通过上式可求得未边缘化窗口内影像外参和边缘化窗口内影像外参分别为：
[0027][0028][0029]
其中，λ
m-n
＝b
m-nt
p
m-nbm-n
，b
m-n
、p
m-n
分别为与未被边缘化参数相关的系数矩阵及权阵；
[0030]
203)边缘化窗口中即将要去掉的与相机有关的参数变量，即相机位姿与仅由它观测到的物方点坐标，误差方程构建如式(6)所示：
[0031][0032]
其中为边缘化的相机位姿及由其观测到的物方坐标相关的系数矩阵、为未边缘化的相机位姿及仅由其观测到的物方坐标相关的系数矩阵、为求解的边缘化相机位姿及由其观测到的物方坐标、为求解的未边缘化相机位姿
及由其观测到的物方坐标；分别为边缘化及未边缘化参数相关的常数向量；对线性方程组进行高斯消元，目标是消去左下角的非对角部分λ
t
，得
[0033][0034]
消元之后，方程组第二行变成和无关的项；单独拿出来，得到关于未边缘化部分的增量方程：
[0035][0036][0037]
求解完这个方程之后，把解得的代入原方程，求解
[0038][0039]
作为优选的技术方案，与共面方程只优化相机外参不同，共线方程需同时优化相机外参与物方点坐标；
[0040]
同样基于误差方程(1)，固定平差滑动窗口为m，边缘化窗口为n，系数矩阵b的构造形式与式(2)有所不同；
[0041]
假设窗口内有m个相机外参，n个物方点，由于通常物方点的数量远多于相机外参，于是有n＞＞m；将左上角存储为全部的物方点坐标，依次按照逐个相机位置观测到的物方点排列，右下角存储相机外参，同样按影像次序顺序排列。
[0042]
作为优选的技术方案，该方法执行边缘化过程中，需要不断迭代计算系数矩阵b和残差v，而迭代过程中，状态变量会被不断更新，计算边缘化相关的系数矩阵时需要注意固定线性化点。
[0043]
作为优选的技术方案，该方法合了带权伪观测方程来改善平差模型，对相关性高的参数建立方程并对赋予不同的权以减弱其相关性，定权时各参数权重确定如下：p
x
＝pz＝10-10
，
[0044]
其中p
x
、pz、p
φ
、p
ω
、p
κ
分别为线元素x、z及三个角元素的权阵。
[0045]
作为优选的技术方案，所述步骤3)构建附加外部控制点的递增共线平差模型对步骤2)的结果进行优化具体为：
[0046]
基于hopc匹配算法进行lro nac轨道器正射影像与探测器降落相机序列影像的异源匹配，实现控制点的自动获取；
[0047]
引入滑动窗口和边缘化思想，在固定的滑动窗口内，测试“边缘化掉即将要去掉的影像帧及其观测到的物方坐标”，并引入新的观测帧和物方点。
[0048]
作为优选的技术方案，关于控制点参与平差的方式，设定控制点加入窗口参数w，
使用窗口内的多重连接点及控制点做一次局部平差。
[0049]
作为优选的技术方案，所述窗口参数w＝30，即为每增加30张影像。
[0050]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0051]
一、本发明提出的一种降落相机序列影像滑动窗口递增式光束法平差的位姿估计方法通过采用舒尔补边缘化的策略，有效提高了位姿平差精化的计算效率，而且并比相邻传递解算方法提高了精度。
[0052]
二、本发明提出的一种降落相机序列影像滑动窗口递增式光束法平差的位姿估计方法在构建平差模型时，通过结合多重连接点多余观测信息、带权伪观测约束以及附加外部控制点，有效利用了共面、共线方程约束，提出了位姿估计的稳定性和可靠性。
附图说明
[0053]
图1为本发明的技术流程图；
[0054]
图2为本发明递增共线平差模型的系数矩阵构造示意图；
[0055]
图3为本发明递增共线平差模型舒尔补边缘化示意图。
具体实施方式
[0056]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
[0057]
本发明一种降落相机序列影像滑动窗口递增式光束法平差的位姿估计方法，包括以下步骤：
[0058]
1)选取快速调整段至悬停段的降落相机序列影像，通过特征匹配获取多重连接点匹配信息，采用“双模型相对定向-三影像模型连接”进行初始位姿估计；
[0059]
2)利用滑动窗口式共面/共线方程约束，结合舒尔补边缘化和加权伪观测约束，对初始位姿信息进行递增式平差的位姿参数精化；
[0060]
3)构建附加外部控制点的递增共线平差模型，进一步降低位姿估计和定位误差。
[0061]
所述的步骤1)中，通过特征匹配获取多重连接点匹配信息，采用“双模型相对定向-三影像模型连接”进行初始位姿估计，具体为：
[0062]
首先对选取降落相机序列影像进行预处理，将影像上桅杆区域进行掩膜处理；基于sift-ransac的影像特征匹配策略进行多重连接点匹配以建立多度重叠影像网络；再通过相对定向计算出相邻两张降落相机影像的相对位置关系，最后依据三重特征匹配连接点的物方一致性约束，对相邻模型进行模型连接。模型连接的过程中会产生模型传递间的误差累积，后续需修正初始位姿参数以消除累计误差。
[0063]
所述的步骤2)中，建立融合舒尔补边缘化和加权伪观测约束的递增共面/共线平差模型进行位姿参数精化，具体为：
[0064]
建立基于滑动窗口式共面/共线约束的两种递增式光束法平差模型，通过融合舒尔补边缘化和加权伪观测值约束，对初始着陆轨迹进行位姿参数精化。
[0065]
共面方程约束只涉及对位置姿态参数的精化，基于共面方程可构建连接点的基础
观测方程。对观测方程线性化后得到误差方程：
[0066][0067]
其中系数矩阵b存在稀疏性，将其分成四个块，固定平差滑动窗口为m，边缘化窗口为n，共面方程只考虑对位姿参数的精化，左上角λn存储边缘化的相机外参，右下角λ
m-n
存储未被边缘化的相机外参，每个对角块的维度与相机位姿参数的维度相同，且均是对角块矩阵，非对角块的结构与具体观测数据相关。故式(1)所示的误差方程可以转化为如下形式：
[0068][0069]
通过高斯消元，上式可转化为：
[0070][0071]
通过上式可求得未边缘化窗口内影像外参和边缘化窗口内影像外参分别为：
[0072][0073][0074]
其中，λ
m-n
＝b
m-nt
p
m-nbm-n
。
[0075]
与共面方程只优化相机外参不同，共线方程需同时优化相机外参与物方点坐标。同样基于误差方程(1)，固定平差滑动窗口为m，边缘化窗口为n，系数矩阵b的构造形式与式(2)有所不同。假设窗口内有m个相机外参，n个物方点。由于通常物方点的数量远多于相机外参，于是有n＞＞m。将左上角存储为全部的物方点坐标，依次按照逐个相机位置观测到的物方点排列，右下角存储相机外参，同样按影像次序顺序排列。两个矩阵均为对角块矩阵，非对角块的结果与具体观测数据相关。考虑到物方点数量远远大于相机变量个数，且对角块矩阵求逆的难度远小于对一般矩阵求逆的难度，只需对那些对角线矩阵分别求逆即可。
[0076]
舒尔补边缘化思想应用于误差方程求解过程中具体的实现方式为：边缘化窗口中即将要去掉的与相机有关的参数变量，即相机位姿与仅由它观测到的物方点坐标(以下称之为边缘化窗口内部分连接点物方坐标)，误差方程构建如式(6)所示：
[0077][0078]
对线性方程组进行高斯消元，目标是消去左下角的非对角部分λ
t
，得
[0079][0080]
消元之后，方程组第二行变成和无关的项。单独拿出来，得到关于未边缘化部分的增量方程：
[0081][0082][0083]
求解完这个方程之后，把解得的代入原方程，求解
[0084][0085]
需要注意的是，执行边缘化过程中，需要不断迭代计算b矩阵和残差v，而迭代过程中，状态变量会被不断更新，计算边缘化相关的系数矩阵时需要注意固定线性化点，也就是计算系数矩阵时求导变量的值要固定，而不是用每次迭代更新以后的去求系数矩阵，否则会导致待边缘化变量中条件独立的变量由于边缘化变量的固定而具有相关性的问题。
[0086]
考虑到一组外方位参数存在明显的相关性，所以区域网自由度较高，平差时容易出现法方程病态，导致解不稳定。为此，融合了带权伪观测方程来改善平差模型，该方法可以对相关性高的参数建立方程并对赋予不同的权以减弱其相关性。定权时各参数权重确定如下：p
x
＝pz＝10-10
，
[0087]
所述的步骤3)中，构建附加外部控制点的递增共线平差模型进一步提高位姿估计和定位精度，具体为：
[0088]
在上述递增共线平差的基础上，考虑引入外部控制点参与递增共线平差对于降低定位误差的有效性。基于hopc匹配算法进行lro nac轨道器正射影像与探测器降落相机序列影像的异源匹配，实现控制点的自动获取。引入滑动窗口和边缘化思想，在固定的滑动窗口内，测试“边缘化掉即将要去掉的影像帧及其观测到的物方坐标”，并引入新的观测帧和物方点。关于控制点参与平差的方式，设定控制点加入窗口参数w，如w＝30，即为每增加30张影像，使用窗口内的多重连接点及控制点做一次局部平差。
[0089]
具体实施例
[0090]
如图1所示，本发明提供一种降落相机序列影像滑动窗口递增式光束法平差的位姿估计方法，本方法主要由以下三个步骤组成：
[0091]
(1)采用“双模型相对定向-三影像模型连接”进行初始位姿估计：
[0092]
首先对选取降落相机序列影像进行预处理，将影像上桅杆区域进行掩膜处理；基于sift-ransac的影像特征匹配策略进行多重连接点匹配以建立多度重叠影像网络；再通过相对定向计算出相邻两张降落相机影像的相对位置关系，最后依据三重特征匹配连接点的物方一致性约束，对相邻模型进行模型连接。模型连接的过程中会产生模型传递间的误差累积，后续需修正初始位姿参数以消除累计误差。
[0093]
(2)建立融合舒尔补边缘化和加权伪观测约束的递增共面/共线平差模型：
[0094]
建立基于滑动窗口式共面/共线约束的两种递增式光束法平差模型，通过融合舒尔补边缘化和加权伪观测值约束，对初始着陆轨迹进行位姿参数精化。
[0095]
共面方程约束只涉及对位置姿态参数的精化，基于共面方程可构建连接点的基础观测方程。其中系数矩阵b存在稀疏性，将其分成四个块，固定平差滑动窗口为m，边缘化窗口为n，共面方程只考虑对位姿的精化。
[0096]
与共面方程只优化相机外参不同，共线方程需同时优化相机外参与物方点坐标。如图2所示，将系数矩阵左上角存储为全部的物方点坐标，依次按照逐个相机位置观测到的物方点排列，右下角存储相机外参，同样按影像次序顺序排列。考虑到物方点数量远远大于相机变量个数，且对角块矩阵求逆的难度远小于对一般矩阵求逆的难度，只需对那些对角线矩阵分别求逆即可。舒尔补边缘化思想应用于共线误差方程求解过程中具体的实现方式为：边缘化窗口中即将要去掉的与相机有关的参数变量，对应的图模型见图3(b)，需要注意的是，执行边缘化过程中，需要不断迭代计算b矩阵和残差v，而迭代过程中，状态变量会被不断更新，计算边缘化相关的系数矩阵时需要注意固定线性化点，也就是计算系数矩阵时求导变量的值要固定，而不是用每次迭代更新以后的去求系数矩阵，否则会导致待边缘化变量中条件独立的变量由于边缘化变量的固定而具有相关性的问题。
[0097]
考虑到一组外方位参数存在明显的相关性，所以区域网自由度较高，平差时容易出现法方程病态，导致解不稳定。为此，融合了伪观测方程来改善平差模型，该方法可以对相关性高的参数建立方程并对赋予不同的权以减弱其相关性。定权时各参数权重确定如下：p
x
＝pz＝10-10
，
[0098]
(3)构建附加外部控制点的递增共线平差模型：
[0099]
在上述递增共线平差的基础上，考虑引入外部控制点参与递增共线平差对于降低定位误差的有效性。首先，采用hopc匹配算法开展轨道器正射影像与降落相机序列影像的异源匹配，实现控制点的自动获取。引入滑动窗口和边缘化思想，在固定的滑动窗口内，测试“边缘化掉即将要去掉的影像帧及其观测到的物方坐标”，并引入新的观测帧和物方点。关于控制点参与平差的方式，设定控制点加入窗口参数w，如w＝30，即为每增加30张影像，使用窗口内的多重连接点及控制点做一次局部平差。
[0100]
实施例：
[0101]
1、实验数据
[0102]
采用嫦娥三号着陆探测器的降落相机影像作为实验数据。嫦娥三号探测器着陆过程中，共接收到4666张图像，并进行抽帧下传。实验中每间隔十张影像选取一张参与实验，主要选取快速调整段至接近段的126张降落序列影像。
[0103]
2、实验结果
[0104]
基于“双影像相对定向-三影像模型连接”恢复出126张降落影像的初始位姿参数。利用初始位姿估计得到的影像外方位参数，通过从月球空间到图像空间的反投影来计算所有物方点的图像坐标。反投影图像点和实际图像点之间的差异用于计算2d图像坐标差。表1统计了连接点像方反投影残差的数值大小。
[0105]
表1
[0106][0107]
表2列出了采用相邻传递解算方法计算的控制点及检核点的3d坐标差异，可以看到xyz方向的较大定位误差反映了弱交会条件下位姿恢复的误差累积和不准确性。
[0108]
表2
[0109]
rmsex_differy_differz_differ控制点4.45807.17436.5758检核点3.32464.82506.8312
[0110]
共面递增平差的结果如表3-4所示，测试了滑动窗口m＝10下不同边缘化窗口的像方反投影残差以及3d定位误差情况。考虑到共面约束只是建立在两两像点之间，并未有多重连接点的约束，不同滑动窗口和不同边缘化窗口下连接点像方反投影残差变化并不明显，始终保持在一个稳定的范围内。3d定位误差在不同滑窗和边缘化窗口下并无明显规律可循，但定位误差相比相邻传递解算方法明显降低。因为共面方程只涉及位姿的精化，不受物方点坐标不准确的影响，基于滑动窗口式共面约束的递增光束法平差模型在不损失内部一致性的前提下，有效提高了定位精度，在稳定性及时间效率上均体现了较大的优势。
[0111]
表3
[0112][0113]
表4
[0114][0115]
表5
[0116][0117]“边缘化窗口内部分连接点物方坐标”递增共线平差模型的像方反投影残差以及3d定位误差结果如表6-8所示。与初始位姿估计、共面递增平差模型相比，递增共线平差的连接点反投影残差明显更小。对于3d定位误差而言，递增共线平差模型在不同窗口组合下的精度差异很大，边缘化窗口大于4时定位精度明显优于相邻传递解算方法。此外，定位精度呈现出“边缘化窗口n越大，精度越高，耗时越少”的规律。
[0118]
表6
[0119][0120]
表7
[0121][0122]
表8
[0123][0124]
基于共线的递增平差模型，与递增共面平差模型相比，虽损失了一定的时间效率，但有更进一步降低3d定位误差的可能性。表9-10列出了附加外部控制点后递增共线平差的3d定位误差情况。附加控制点代入递增共线平差后，定位精度有了明显的提升。
[0125]
表9
[0126][0127]
表10
[0128][0129]
综上，通过采用嫦娥三号探测器降落相机序列影像数据开展一系列定性和定量的实验分析，验证了本发明提出的一种降落相机序列影像滑动窗口递增式光束法平差的位姿估计方法，有效实现了月球探测器着陆降落过程连续位置姿态参数的高精度快速计算，比普遍采用的相邻传递解算方法精度提升了30％，附加外部控制点约束的递增共线平差模型可进一步提高位姿估计和定位精度。
[0130]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
技术特征：1.一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1)选取快速调整段至悬停段的降落相机序列影像，通过特征匹配获取多重连接点匹配信息，采用“双模型相对定向-三影像模型连接”进行初始位姿估计；步骤2)利用滑动窗口式共面或共线方程约束，结合舒尔补边缘化和加权伪观测约束，对初始位姿信息进行递增式平差的位姿参数精化；步骤3)构建附加外部控制点的递增共线平差模型对步骤2)的结果进行优化，从而降低位姿估计和定位误差。2.根据权利要求1所述的一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，其特征在于，所述的步骤1)中的通过特征匹配获取多重连接点匹配信息，采用“双模型相对定向-三影像模型连接”进行初始位姿估计具体为：首先对选取降落相机序列影像进行预处理，将影像上桅杆区域进行掩膜处理；然后基于sift-ransac的影像特征匹配策略进行多重连接点匹配以建立多度重叠影像网络；再通过相对定向计算出相邻两张降落相机影像的相对位置关系；最后依据三重特征匹配连接点的物方一致性约束，对相邻模型进行模型连接。3.根据权利要求2所述的一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，其特征在于，所述的模型连接的过程中会产生模型传递间的误差累积，后续通过修正初始位姿参数以消除累计误差。4.根据权利要求1所述的一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，其特征在于，所述的步骤2)利用滑动窗口式共面或共线方程约束，结合舒尔补边缘化和加权伪观测约束，对初始位姿信息进行递增式平差的位姿参数精化具体为：201)共面方程约束只涉及对位置姿态参数的精化，基于共面方程可构建连接点的基础观测方程，对观测方程线性化后得到误差方程：其中b为系数矩阵，v、l为残差矩阵、求解参数矩阵、常数项向量；202)将式(1)所示的误差方程转化为如下形式：将所述系数矩阵b分成四个块，m为固定平差滑动窗口，n为边缘化窗口，共面方程只考虑对位姿参数的精化，左上角λ
n
存储边缘化的相机外参，右下角λ
m-n
存储未被边缘化的相机外参，每个对角块的维度与相机位姿参数的维度相同，且均是对角块矩阵；λ矩阵存储相机外参与三维点之间的交叉部分；分别为求解的边缘化相机外参、未被边缘化相机外参；、l
n
、l
m-n
分别为与边缘化参数相关的常数项向量以及未被边缘化参数相关的常数项向量；通过高斯消元，上式可转化为：
通过上式可求得未边缘化窗口内影像外参和边缘化窗口内影像外参分别为：分别为：其中，λ
m-n
＝b
m-nt
p
m-n
b
m-n
，b
m-n
、p
m-n
分别为与未被边缘化参数相关的系数矩阵及权阵；203)边缘化窗口中即将要去掉的与相机有关的参数变量，即相机位姿与仅由它观测到的物方点坐标，误差方程构建如式(6)所示：其中为边缘化的相机位姿及由其观测到的物方坐标相关的系数矩阵、为未边缘化的相机位姿及仅由其观测到的物方坐标相关的系数矩阵、为求解的边缘化相机位姿及由其观测到的物方坐标、为求解的未边缘化相机位姿及由其观测到的物方坐标；分别为边缘化及未边缘化参数相关的常数向量；对线性方程组进行高斯消元，目标是消去左下角的非对角部分λ
t
，得消元之后，方程组第二行变成和无关的项；单独拿出来，得到关于未边缘化部分的增量方程：的增量方程：求解完这个方程之后，把解得的代入原方程，求解代入原方程，求解5.根据权利要求4所述的一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，其特征在于，与共面方程只优化相机外参不同，共线方程需同时优化相机外参与物方点坐标；同样基于误差方程(1)，固定平差滑动窗口为m，边缘化窗口为n，系数矩阵b的构造形式与式(2)有所不同；假设窗口内有m个相机外参，n个物方点，由于通常物方点的数量远多于相机外参，于是有n＞＞m；将左上角存储为全部的物方点坐标，依次按照逐个相机位置观测到的物方点排列，右下角存储相机外参，同样按影像次序顺序排列。
6.根据权利要求4所述的一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，其特征在于，该方法执行边缘化过程中，需要不断迭代计算系数矩阵b和残差v，而迭代过程中，状态变量会被不断更新，计算边缘化相关的系数矩阵时需要注意固定线性化点。7.根据权利要求4所述的一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，其特征在于，该方法合了带权伪观测方程来改善平差模型，对相关性高的参数建立方程并对赋予不同的权以减弱其相关性，定权时各参数权重确定如下：p
x
＝p
z
＝10-10
，其中p
x
、p
z
、p
φ
、p
ω
、p
κ
分别为线元素x、z及三个角元素的权阵。8.根据权利要求4所述的一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，其特征在于，所述步骤3)构建附加外部控制点的递增共线平差模型对步骤2)的结果进行优化具体为：基于hopc匹配算法进行lro nac轨道器正射影像与探测器降落相机序列影像的异源匹配，实现控制点的自动获取；引入滑动窗口和边缘化思想，在固定的滑动窗口内，测试“边缘化掉即将要去掉的影像帧及其观测到的物方坐标”，并引入新的观测帧和物方点。9.根据权利要求8所述的一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，其特征在于，关于控制点参与平差的方式，设定控制点加入窗口参数w，使用窗口内的多重连接点及控制点做一次局部平差。10.根据权利要求9所述的一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，其特征在于，所述窗口参数w＝30，即为每增加30张影像。
技术总结本发明涉及一种月球探测器着陆过程的递增平差连续位姿估计方法，该方法包括以下步骤：步骤1)选取快速调整段至悬停段的降落相机序列影像，通过特征匹配获取多重连接点匹配信息，采用“双模型相对定向-三影像模型连接”进行初始位姿估计；步骤2)利用滑动窗口式共面或共线方程约束，结合舒尔补边缘化和加权伪观测约束，对初始位姿信息进行递增式平差的位姿参数精化；步骤3)构建附加外部控制点的递增共线平差模型对步骤2)的结果进行优化，从而降低位姿估计和定位误差。与现有技术相比，本发明具有有效实现了月球探测器着陆降落过程连续位置姿态参数的高精度快速计算，附加外部控制点约束的递增共线平差模型可进一步提高位姿估计和定位精度等优点。计和定位精度等优点。计和定位精度等优点。
技术研发人员：童小华 叶真 谢欢 刘世杰 陈鹏 冯毅 陈晨
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：2022.07.06
技术公布日：2022/11/1
