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题名“玉兔”巡视器活动式相机热设计及在轨分析
被引量：3
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作者
张冰强
向艳超
陈建新
宋馨
马巨印
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机构
中国空间技术研究院总体部
空间热控技术北京重点实验室
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出处
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期58-65,共8页
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文摘
月面虹湾地区的环境温度为-180^+90℃,需同时解决"玉兔"巡视器活动式相机在桅杆复杂活动下的月昼散热问题和月夜无电能供给下的保温问题;另外月尘的不确定性也给相机热设计带来了风险。因此,月昼极端高温下,转动桅杆为相机寻找最佳避暑姿态,并优化相机开关机时长比例,从而解决相机月昼散热问题。而在月夜极端低温下,则调整相机与巡视器的热耦合状态,将桅杆收拢至围栏内,借用巡视器月夜保温系统进行保温。此外,还对月尘在散热面上的沉降诱因进行分析,并采用限制工作太阳高度角应对月尘带来的风险。热分析和在轨实际数据比对结果表明,采用避暑姿态和间歇工作模式,月昼高温下相机工作温度最高可降低15℃;月夜桅杆收拢,相机温度不低于-26.1℃,相机安全度过月夜,并可节约4.5W同位素功率。文中热控与姿态相耦合的热控方法可解决行星表面巡视探测器活动式相机的高低温难题,降低了热设计的同位素资源,可为中国后续行星表面巡视探测器的热控设计做参考。
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关键词
“玉兔”巡视器
导航相机
全景相机
热设计
在轨热分析
月尘
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Keywords
YuTu Rover
navigation cameras
panorama cameras
thermal design
on-orbit thermal analysis
lunar dust
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分类号
V476.4
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名针对十参数标定模型的导航避障相机影像精确校正
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作者
王强
刘阳
刘思齐
胡迪
崔希民
范生宏
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机构
天津师范大学地理学部
中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院
北京普达迪泰科技有限公司
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第10期98-102,119,共6页
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基金
国家自然科学基金(42001412)。
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文摘
十参数标定模型是近景摄影测量中一种经典的内参标定模型。在影像畸变校正中,如果利用此模型采用直接重采样方式会产生空洞条纹,而常规的间接重采样方式虽无空洞产生,但在畸变较大的非中心区域同样无法得到较好的校正效果。针对此问题,本文提出了一种针对十参数标定模型的影像牛顿迭代精确校正算法。首先利用十参数标定模型将像点理想值和实际值进行重组,构建以像点实际值为待求量的非线性方程组;然后采用牛顿迭代法对影像中畸变部分进行局部线性逼近求解;最后采用间接重采样方法实现精确校正的目的。以移动机器人导航和避障相机作为研究对象,试验结果表明,牛顿迭代法校正可以得到高精度的优质去畸变影像,对避障相机的处理效果尤为显著。本文算法适用于移动机器人导航避障相机影像的畸变精确去除,为后续立体匹配环节生成优质的双目核线影像提供了可靠数据源。
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关键词
畸变校正
十参数标定模型
牛顿迭代法
导航避障相机
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Keywords
distortion correction
ten-parameter calibration model
Newton iteration method
navigation cameras and hazard avoidance cameras
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于多源数据的运营地铁综合检测技术研究与应用
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作者
魏晓龙
陈波
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机构
中交轨道交通运营有限公司
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出处
《铁道勘察》
2024年第3期45-50,共6页
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文摘
为解决传统地铁运营维护中检测效率低、检测精度低等问题,研究一种基于惯性导航、三维激光扫描和高清相机的隧道综合检测技术。轨道几何状态检测采用惯性相对测量,测量轨距、水平、轨向、高低、三角坑等;隧道几何状态检测采用移动三维激光扫描,检测隧道变形、管片错台等;隧道表观病害检测采用高清相机旋转扫描,检测隧道裂纹、渗漏水等。研究表明,采用三种新型检测技术对运营地铁进行综合检测试验,轨道几何状态检测速度3 km/h,隧道几何状态检测速度3 km/h,隧道表观病害检测速度2.5 km/h。试验完成后对各项检测成果进行人工复核检查,结果表明,检测精度和检测完整性均满足地铁运营维护要求,相较于传统的人工巡检方法,采用新型检测技术能提高地铁运营维护的检测效率和技术水平。
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关键词
地铁
惯性导航
三维激光扫描
高清相机
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Keywords
metro
inertial navigation
3D laser scanning
high-definition cameras
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分类号
U231
[交通运输工程—道路与铁道工程]
U455
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名火星表面影像分割数据集及性能评估
被引量：2
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作者
吕炜琨
魏琳慧
郑殿
刘雨
望育梅
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机构
北京邮电大学人工智能学院
鹏城实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期262-268,共7页
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基金
国家重点研发计划(2019YFB1803103)。
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文摘
随着深空探测技术的不断进步,中国火星探测任务天问一号搭载的“祝融号”火星车成功着陆火星,并开展火星表面影像采集工作。火星表面的主要障碍物是岩石,这些形状、大小不同的岩石将会影响火星车在科学探索任务中的路径规划。准确的岩石分割对于火星车避障和路径规划具有重要意义。由于目前对于天问一号所拍摄的图像数据集应用较少,且多数火星图像的分割数据集处于非公开状态,在一定程度上阻碍了火星岩石分割相关算法的研究。为此,面向“祝融号”火星车上搭载的导航地形相机所拍摄的火星表面影像,通过人工进行图像筛选和标记,建立一个火星表面影像分割数据集TWMARS。该数据集共包含336张火星图像,将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集,在现有的语义分割算法上进行数据集性能评估实验,结果表明,在MobileNet、ResNet等系列卷积神经网络模型上运行TWMARS数据集,平均像素精度和平均交并比最高分别可达83.0%和77.4%,在经典语义分割算法上获得较高的准确率,可应用于火星岩石检测算法的相关研究。
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关键词
天问一号任务
火星车
导航地形相机
火星表面影像
分割数据集
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Keywords
Tianwen-1 mission
Mars rover
navigation and Terrain cameras(NaTeCam)
Martian surface image
segmentation dataset
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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