月球软着陆多模障碍检测与识别方法研究

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1、硕士学位论文月球软着陆多模障碍检测与识别方法研究MULTI-PATTERNOBSTACLEDETECTIONANDRECOGNITIONMETHODSFORLUNARSOFTLANDING马泽祥哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：V488.23学校代码：10213国际图书分类号：629.78密级：公开工程硕士学位论文月球软着陆多模障碍检测与识别方法研究硕士研究生：马泽祥导师：张泽旭教授申请学位：工程硕士学科：航天工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月25日授予学位单位：哈尔滨工业大学Classif

2、iedIndex:V488.23U.D.C:629.78DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringMULTI-PATTERNOBSTACLEDETECTIONANDRECOGNITIONMETHODSFORLUNARSOFTLANDINGCandidate：MaZexiangSupervisor：Prof.ZhangZexuAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：AerospaceEngineerin

3、gAffiliation：SchoolofAstronauticsDateofDefence：June252018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要无论是对月球还是其它天体的探测，安全软着陆是重要的关键技术之一，直接关系到探测任务的成败。月球软着陆过程中障碍识别的结果对着陆导航有着直接影响。障碍识别使用的传感器主要有CCD相机和LIDAR，以此获取着陆区地形信息，并使用障碍检测算法对着陆区进行风险评估

4、，为安全着陆提供支撑。本文对月球软着陆过程中的障碍检测与识别方法进行了研究，主要开展的研究工作如下。首先，研究基于CCD相机采集的可见光图像的障碍检测与识别方法。对岩石障碍，研究一种基于最大类间方差法的图像分割算法，实现对岩石障碍及其阴影的识别；对陨石坑障碍，研究一种基于Canny算子的边缘检测方法，将陨石坑的真实边缘通过边缘筛选和边缘匹配的方法提取出来，并采用椭圆拟合的方法将陨石坑拟合，完成陨石坑的识别。其次，研究基于LIDAR采集的地形三维数据的障碍识别方法。在获得采样点高程数据的基础上，通过最小平方中值法实

5、现局外点的剔除，对局内点使用最小二乘算法确定地形最佳平面方程，以此计算地形的粗糙度与坡度，并进一步对月面进行风险评估。最后，提出一种利用CCD相机与LIDAR传感器的多模信息障碍识别方法。在不同高度分别使用CCD相机与LIDAR传感器采集的数据对月面障碍进行识别，给出一种螺旋搜索方法对安全着陆区以及安全着陆点进行选取。关键词：月球软着陆；障碍识别；最大类间方差法；风险评估-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractWhetheritisthedetectionofthemoonorothercelesti

6、albodies,safesoftlandingisoneoftheimportantkeytechnologies,whichisdirectlyrelatedtothesuccessorfailureoftheexplorationmission.Theresultofobstaclerecognitionduringthelunarlandinghasadirectimpactonlandingnavigation.Thesensorsusedforobstaclerecognitionmainlyincl

7、udeCCDcameraandLIDARtoobtainthetopographicinformationofthelandingarea.Theobstacledetectionalgorithmisusedtoperformriskassessmentonthelandingareatoprovidesupportforsafelanding.Thispaperstudieshowtodetectandidentifyobstaclesduringthelunarsoftlanding.Themainrese

8、archworkisasfollows.First,theobstacledetectionandrecognitionmethodsbasedonvisiblelightimagescollectedbyCCDcamerasarestudied.Forrockdisorders,animagesegmentationalgorithmbasedontheOtsuisst