Entwurf eines Zustandsbeobachters mit Zustandsnebenbedingungen: Weiterentwicklung von SLAM-Algorithmen für visuelle Navigation bei Rendezvous-Manövern von Raumfahrzeugen (German Edition)
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Für die Rendezvousnavigation wird ein neuer Ansatz präsentiert, um mit einem Raumfahrzeug (Chaser) relativ zu einem gänzlich unbekannten und unkooperativen anderen Raumfahrzeug (Target) vollständig autonom navigieren zu können. Dazu wurde zur Schätzung von Relativposition und Relativgeschwindigkeit der Raumfahrzeuge ein Schätzfilter entworfen, dessen Messwerte aus simulierten Abstandsvektormessungen (vom Chaser zu optisch markanten Punkten des Targets) einer Kamera bestehen. Der aus der mobilen Robotik bekannte SLAM-Ansatz (Simultaneous Localisation and Mapping) wurde hier erstmals für die Rendezvousnavigation angewendet und erweitert. Die wesentlichen Unterschiede zu bisher bekannten SLAM-Ansätzen sind, dass zum Einen die (Relativ)geschwindigkeit zu schätzen ist; zum Anderen kann nicht von einem gemeinsamen Bezugskoordinatensystem für die Kartenerstellung und Bewegungsschätzung ausgegangen werden, da das Target um eine beliebige Achse rotieren kann. Die entwickelten Beobachter basieren auf dem EKF-SLAM (Erweitertes Kalmanfilter) und dem FastSLAM 2.0. Ausführliche Simulationsuntersuchungen zeigen, dass die Algorithmen sehr robust und genau die Zustandsgrößen schätzen. 212 pp. Deutsch.

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Für die Rendezvousnavigation wird ein neuer Ansatz präsentiert, um mit einem Raumfahrzeug (Chaser) relativ zu einem gänzlich unbekannten und unkooperativen anderen Raumfahrzeug (Target) vollständig autonom navigieren zu können. Dazu wurde zur Schätzung von Relativposition und Relativgeschwindigkeit der Raumfahrzeuge ein Schätzfilter entworfen, dessen Messwerte aus simulierten Abstandsvektormessungen (vom Chaser zu optisch markanten Punkten des Targets) einer Kamera bestehen. Der aus der mobilen Robotik bekannte SLAM-Ansatz (Simultaneous Localisation and Mapping) wurde hier erstmals für die Rendezvousnavigation angewendet und erweitert. Die wesentlichen Unterschiede zu bisher bekannten SLAM-Ansätzen sind, dass zum Einen die (Relativ)geschwindigkeit zu schätzen ist, zum Anderen kann nicht von einem gemeinsamen Bezugskoordinatensystem für die Kartenerstellung und Bewegungsschätzung ausgegangen werden, da das Target um eine beliebige Achse rotieren kann. Die entwickelten Beobachter basieren auf dem EKF-SLAM (Erweitertes Kalmanfilter) und dem FastSLAM 2.0. Ausführliche Simulationsuntersuchungen zeigen, dass die Algorithmen sehr robust und genau die Zustandsgrößen schätzen.

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Language: German Brand New Book ***** Print on Demand *****.Fur die Rendezvousnavigation wird ein neuer Ansatz prasentiert, um mit einem Raumfahrzeug (Chaser) relativ zu einem ganzlich unbekannten und unkooperativen anderen Raumfahrzeug (Target) vollstandig autonom navigieren zu konnen. Dazu wurde zur Schatzung von Relativposition und Relativgeschwindigkeit der Raumfahrzeuge ein Schatzfilter entworfen, dessen Messwerte aus simulierten Abstandsvektormessungen (vom Chaser zu optisch markanten Punkten des Targets) einer Kamera bestehen. Der aus der mobilen Robotik bekannte SLAM-Ansatz (Simultaneous Localisation and Mapping) wurde hier erstmals fur die Rendezvousnavigation angewendet und erweitert. Die wesentlichen Unterschiede zu bisher bekannten SLAM-Ansatzen sind, dass zum Einen die (Relativ)geschwindigkeit zu schatzen ist; zum Anderen kann nicht von einem gemeinsamen Bezugskoordinatensystem fur die Kartenerstellung und Bewegungsschatzung ausgegangen werden, da das Target um eine beliebige Achse rotieren kann. Die entwickelten Beobachter basieren auf dem EKF-SLAM (Erweitertes Kalmanfilter) und dem FastSLAM 2.0. Ausfuhrliche Simulationsuntersuchungen zeigen, dass die Algorithmen sehr robust und genau die Zustandsgrossen schatzen.

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