第1章 緒論
1．1 背景、目的及意義
1．2 對(duì)偶四元數(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀
1．3 航天器運(yùn)動(dòng)模型研究現(xiàn)狀
1．3．1 航天器一般運(yùn)動(dòng)的描述方法介紹
1．3．2 航天器動(dòng)力學(xué)建模方法研究現(xiàn)狀
1．4 航天器姿軌一體化建模研究現(xiàn)狀
1．5 航天器控制方法研究現(xiàn)狀
1．5．1 相對(duì)軌道控制算法
1．5．2 姿態(tài)控制算法
1．5．3 姿軌一體化控制算法
1．6 導(dǎo)航方法研究現(xiàn)狀
1．6．1 基于特征點(diǎn)的位姿確定算法
1．6．2 基于特征線的位姿確定算法
1．6．3 視覺(jué)／慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)
1．7 非線性濾波方法研究現(xiàn)狀
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第2章 航天器姿軌一體化相關(guān)理論基礎(chǔ)
2．1 引言
2．2 數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)
2．2．1 四元數(shù)
2．2．2 對(duì)偶數(shù)
2．2．3 對(duì)偶四元數(shù)
2．2．4 四元數(shù)與對(duì)偶四元數(shù)的對(duì)數(shù)運(yùn)算
2．3 非線性控制理論基礎(chǔ)
2．3．1 穩(wěn)定性理論及預(yù)備知識(shí)
2．3．2 滑模變結(jié)構(gòu)控制
2．3．3 有限時(shí)間控制
2．4 小結(jié)
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第3章 航天器姿軌一體化動(dòng)力學(xué)建模與跟蹤控制
3．1 引言
3．2 常用坐標(biāo)系定義
3．3 對(duì)偶質(zhì)量與對(duì)偶動(dòng)量
3．4 航天器姿軌一體化動(dòng)力學(xué)模型
3．4．1 單航天器姿軌一體化動(dòng)力學(xué)模型
3．4．2 航天器質(zhì)心相對(duì)姿軌一體化動(dòng)力學(xué)模型
3．4．3 航天器非質(zhì)心相對(duì)姿軌一體化動(dòng)力學(xué)模型
3．5 單航天器姿軌一體化魯棒跟蹤控制
3．5．1 線性滑模變結(jié)構(gòu)控制器設(shè)計(jì)
3．5．2 類(lèi)PD魯棒控制器設(shè)計(jì)
3．6 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
3．7 小結(jié)
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第4章 航天器姿軌一體化有限時(shí)間相對(duì)控制方法
4．1 引言
4．2 終端滑模控制器設(shè)計(jì)
4．2．1 一般終端滑�？刂扑惴�
4．2．2 自適應(yīng)終端滑模控制算法
4．3 快速滑�？刂破�
4．3．1 航天器類(lèi)拉格朗日相對(duì)運(yùn)動(dòng)模型
4．3．2 快速滑模控制算法
4．3．3 不同滑模面的收斂時(shí)間分析
4．4 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
4．5 小結(jié)
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第5章 基于偏差對(duì)偶四元數(shù)的滑模變結(jié)構(gòu)控制
5．1 引言
5．2 基于偏差對(duì)偶四元數(shù)的相對(duì)姿軌一體化控制
5．2．1 控制律設(shè)計(jì)
5．2．2 仿真結(jié)果與分析
5．3 兩種控制算法的比較
5．4 小結(jié)
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第6章 航天器姿軌一體化其他控制方法
6．1 引言
6．2 姿軌耦合有限時(shí)間控制
6．2．1 外部干擾和模型不確定性
6．2．2 有限時(shí)間控制器
6．3 姿軌耦合自適應(yīng)控制
6．4 仿真分析
6．5 小結(jié)
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第7章 基于特征測(cè)量的航天器相對(duì)導(dǎo)航理論基礎(chǔ)
7．1 引言
7．2 坐標(biāo)系定義
7．3 基于多種幾何特征的視覺(jué)測(cè)量模型
7．3．1 基于特征點(diǎn)的視覺(jué)測(cè)量模型
7．3．2 基于特征線的視覺(jué)測(cè)量模型
7．3．3 基于特征圓的視覺(jué)測(cè)量模型
7．4 基于特征測(cè)量的相對(duì)位姿估計(jì)算法
7．4．1 L-M迭代算法
7．4．2 EKF算法
7．4．3 UKF算法
7．5 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
7．5．1 基于單一特征的相對(duì)視覺(jué)導(dǎo)航
7．5．2 基于多種特征的相對(duì)視覺(jué)導(dǎo)航
7．5．3 不同特征配置對(duì)估計(jì)精度的影響
7．6 小結(jié)
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第8章 基于特征線的單目視覺(jué)相對(duì)位姿確定算法
8．1 引言
8．2 相對(duì)導(dǎo)航坐標(biāo)系定義及攝像機(jī)模型
8．2．1 坐標(biāo)系定義
8．2．2 視覺(jué)相機(jī)投影模型
8．3 基于特征直線的相對(duì)位姿確定算法
8．3．1 基本原理
8．3．2 位姿轉(zhuǎn)移對(duì)偶四元數(shù)估計(jì)
8．3．3 估計(jì)方程線性化迭代算法
8．4 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
8．5 小結(jié)
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第9章 多自然特征信息融合的相對(duì)位姿確定算法
9．1 引言
9．2 相對(duì)導(dǎo)航坐標(biāo)系定義及攝像機(jī)模型
9．2．1 坐標(biāo)系定義
9．2．2 視覺(jué)相機(jī)投影模型
9．3 多自然特征描述方法
9．3．1 特征直線的對(duì)偶數(shù)描述
9．3．2 特征點(diǎn)的對(duì)偶數(shù)描述
9．4 基于特征點(diǎn)的相對(duì)位姿確定算法
9．4．1 基本原理
9．4．2 位姿轉(zhuǎn)移對(duì)偶四元數(shù)估計(jì)
9．4．3 估計(jì)方程線性化迭代算法
9．5 基于特征點(diǎn)、線融合的相對(duì)位姿確定算法
9．5．1 基本原理
9．5．2 點(diǎn)線融合位姿確定迭代算法
9．6 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
9．6．1 基于特征點(diǎn)的相對(duì)位姿參數(shù)確定算法驗(yàn)證
9．6．2 基于特征點(diǎn)、線融合的相對(duì)位姿參數(shù)確定算法驗(yàn)證
9．7 小結(jié)
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第10章 基于對(duì)偶四元數(shù)的相對(duì)導(dǎo)航EKF算法
10．1 引言
10．2 擴(kuò)展卡爾曼濾波器基本原理
10．3 視覺(jué)導(dǎo)航擴(kuò)展卡爾曼濾波算法
10．3．1 相對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程的建立
10．3．2 相對(duì)運(yùn)動(dòng)測(cè)量方程的建立
10．4 視覺(jué)／慣性器件組合導(dǎo)航擴(kuò)展卡爾曼濾波算法
10．4．1 相對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程的建立
10．4．2 相對(duì)運(yùn)動(dòng)測(cè)量方程的建立
10．5 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
10．5．1 軌跡發(fā)生器
10．5．2 視覺(jué)導(dǎo)航擴(kuò)展卡爾曼濾波算法仿真條件、結(jié)果及分析
10．5．3 視覺(jué)/慣性器件組合導(dǎo)航仿真條件、結(jié)果及分析
10．5．4 基于視覺(jué)EKF算法與視覺(jué)／慣性器件組合導(dǎo)航仿真結(jié)果比較
10．6 小結(jié)
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第11章 航天器相對(duì)導(dǎo)航魯棒濾波方法
11．1 引言
11．2 基于強(qiáng)跟蹤濾波的相對(duì)導(dǎo)航方法
11．2．1 傳統(tǒng)強(qiáng)跟蹤濾波器
11．2．2 改進(jìn)強(qiáng)跟蹤濾波器
11．2．3 濾波器穩(wěn)定性分析
11．2．4 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
11．3 基于魯棒無(wú)跡卡爾曼濾波的相對(duì)導(dǎo)航方法
11．3．1 單比例因子魯棒無(wú)跡卡爾曼濾波
11．3．2 多比例因子魯棒無(wú)跡卡爾曼濾波
11．3．3 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
11．4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)