在天文望远镜的使用过程中，校对极轴的关键步骤是哪几点？

关于望远镜的调焦及十羡液字线寻星镜的校准

把目镜接筒(8)上的两个紧固螺钉松开.

取出低倍目镜把它装到目镜接筒(8)上,

再把螺钉

紧.

调节调焦旋钮(9)可以获得对远处某个物体A的模糊影像,

再慢慢前后调节调焦旋钮,

直到物像清晰为止.

望远镜已精确地调好焦距,

现在可以用寻星镜(4)观测了.

如果寻星镜不在焦距上,

就转动目镜(6)直到出现清晰的像.

当你在望远镜看到的物体A的物像不在瞄准镜十字线中心时,

按如下方法调节:

拧紧或松开寻星镜支架上的三个螺钉(24),

使寻星镜上下,

左右或斜方向移动.

当物体A的物像出现在十字线的正中心时,

你的寻星镜就校正好槐历了.

再把低倍目镜换成高倍目镜,

重复上述程序.

如果在最高倍率目镜下观察到的像中心,

同时也在寻星镜十字线中心,

您的瞄准镜就调准了.

现在可以快速寻找您想观察的天体子.

在极特殊的情况下,

寻星镜可能还需要重新调节.

注意事项1:

任何情况下,

先用寻星镜寻找物体……因为寻星镜的视角大,

这样可以极大加快您粗调的速度.

注意事项2:

一般情况下,

先装低倍目镜,

再逐渐提高您所要的倍数……当您换目镜时要进行必要的调焦.

注意事项3:

不要被您看到的上下,

左右颠倒的图像所困扰,

对天文望远镜来说这是一个正常情况.

l

目镜焦距越小,

它的放大倍数越高.

例如,

一个4mm的目镜放大倍数比一个20mm的目镜放大倍数要大

目镜的放大倍数

此望远镜有几种不同型号的目镜,

望远镜的放大倍数和每个特定的目镜以及望远镜内主镜的焦距(在此望远镜中为900mm),

有着密切的关系.

公式如下:

主镜焦距/目镜焦距=放大倍数

例如一个6mm的目镜的放大倍铅派搜数=900mm/6mm=150X

用同样的公式可以算出其它型号目镜的放大倍数分别为:

4mm------225X

12.5mm---72X

20mm----45X

卫星天线校准不需要授权

以卫星电视节目的接收为例

无论是现在使用的C波段，还是Ku波段，接收天线的主要形式都是抛物面天线。对于卫星天线的调试，它包括天线的方向（仰角和方位角）、馈源的位置、极化取向和极化角调整等数项内容（可在论坛上查到所需信息）。调试天线一般在天线安装场地进行，首先要设置好卫星接收机接收电视信号的数据参数，连接好卫星接收天线上的LNB和卫星接收机、电视监视器的电缆，然后按照下面的步骤开始调整天线。

一、   天线的固定

将天线连同支架安装在天线座架上。天线的方位通常有一定的调整范围，应保证在接收方向的左右有足够的调整余地。对于具有方位度盘和俯仰度盘的天线，应使用权之方位度盘的0°与正北方向，俯仰度盘的0°与水平面保持一致禅岁帆。正北方向的确定，一般采用指北针测出地磁北极，再根据当地的磁偏角值进行修正，也可利用北极星或太阳确定。

较大的天线一般都采用分瓣包装运输，故在安装贺雹时，应将各部分重新组装起来。天线组装后，型面的误差、主面与副面之间的相对位置、馈源与副面的相对位置，最好应用专用工具进行校验（校准的简单方法，可以采用小镜子利用对着太阳的反射让每个投影都照着接收面）。

天线馈源安装是否合理，对天线的增益影响极大。对于前馈天线，应合馈源的相位中心与抛物面焦点重合；对于后馈天线，应将馈源固定于抛物面顶部锥体的安装孔上，并调整副反射面的距离，使抛物面能聚焦于馈源相位中心上。天线的极化器安装于馈源之后。对于线极化（水平极化和垂直极化），应使馈源输出口的矩形波导窄边与极化方向平行；对于圆极化波（如历旋圆极化波），应使矩形导波口的两窄边垂直线与移相器内的螺钉或介质片所在平面相交成45°角的位置。

二、天线方向的调整

*  确定正南方向。用罗盘（或指南针）大致确定地磁南极方向，因为天线座架的实际指向一般都对着正南方向，帮可直接以天线座架的指向作参考，进行天线调整。

*   进行方向调试。天线方向的调试，具体地说就是根据事先算出的仰角和方位角(最好到卫星论坛上查表资料获取，计算很烦很难)，将天线的这两个角度分别调到这两个数值上，使之对准所要接收的卫星，这就是粗调。然后再进行细调，使所收的信号最佳。粗调是基础，

* 如何判断天线的仰角和方位角已调到事先所算出的角度上，根据现场的条件和个人的不同条情况，可以有多种简易而有效的方法。

1、方位角的调整

天线安装好以后，将高频头有标牌的一面水平朝上，然后利用指南针（最好是地质便携式方位仪--一雀坦百多大头，他有仰角和方位刻度）找到正南方向，并在天线的立柱上做好正南的标记。同时应了解要找的卫星方位角是正南的偏东或偏西多少度。然后找一皮尺测量立柱的周长为多少厘米，在用360度除以它，得到每厘米为多少度。然后再用方位角去除以每厘米对应的度数，也就是得到了需要转动多少厘米。即可将天线转动到附近位置。

2、仰角的调整 ，仰角应为：将计算出的仰角减去20度的值（因为采用的不同天线误差在19度～22度之间）(偏馈天线，正馈不需要)。然后将指南针放置，细调仰角使指针为计算出的差值（误差在正负1度之间），仰角常常是天线调试成败的关键。

3、极化角的调整 

天线指向调整前，高频头馈源波导口极化角P预置方向应大致正确，待收到信号后再进行细调，一般只需根据经度差（经度差=卫星所在经度-接收点经度）正负，即可大致判断极化角正负，经度差为正时极化角也为正，经度差为负时极化角也为负，经度差绝对值越大极化角也越大。

根据资料可以知道极化角的参数。现将高频头上有一横线的标记对准天线支架上的0刻度线，人站在天线口的前面，当极化角大于零度时，高频头顺时针转动；当极化角小于零度时，高频头逆时针转动。

当接收水平极化信号时，馈源波导口窄边应平行于地面，根据经度差正负及其绝对值大小预置极化角P，待收到信号后再进行微调。当接收垂直极化信号时馈源波导口宽边应平行于地面，根据经度差正负及其绝对值大小预置极化角P。Ku波段通常采用馈源一体化高频头，为便于区别有的馈源一体化高频头在其端面有“Up”标志（英文“向上”），标有“Up”端面向上即为“水平极化”，旋转90°即为“垂直极化”。

在进行上述调整时，应一边缓慢转动天线，一边注意观察电视监视器的屏幕显示和卫星接收机的信号强度指示条，注意调整到信号最强的位置固定这一项调整位置。调整时应一个项目一个项目顺序进行，每调整好一个调整点就固定住它，调整顺序是：方位角——〉仰角——〉极化角，全部参数都整好后，最后将天线固定。

三、高频头的安装与调整：

高频头的安装较为简单，将高频头的输入波导口与馈源或极化器输出波导口对齐，中间加密封橡胶垫圈，并用螺钉固紧。高频头的输出端与中频电缆线的播送相接拧紧，并敷上防水粘胶或橡皮防水套，加钢制防水保护管套效果更理想。

数字卫星电视接收时可用数码专用高频头，由于不可避免的频偏和漂移，为使接收机工作在最佳状态应对高频头输出中频频率进行微调。先让它接收卫星上的模拟信号，并降低或升高频率使噪声点最小、图像最佳，再转回进行数字台接收。

视觉里程计主要用于移动机器人的定位导航。

目前已经成功用于太空探索以及MAV导航。

视觉里程计是计算机视觉理论在机器人技术领域的一个重要应用,是自主型机器人自主定位导航方法研究中的热点之一。非结构化环境下的机器人定位技术可以分为以码盘和惯导为代表的相对定位方法和以GPS为代表的绝对定位方法两类。相对定位方法是通过精确估计机器人位姿变化和洞郑航迹推算算法实现机器人高精度自主定位。而码盘式里程计不适用于高滑动性地表环境,惯导则存在随作业时间增加产生较大漂移的问题。在机器人长时间、大范围作业条件下,两者均需进行周期性校正。GPS技术的应用范围目前仍仅限于地球的地表环境,且存在易受干扰和卫星故障等不确定因素的影响。随着机器人应用领域的不断扩展,对机器人自主定位方法提出了更高的要求,如极地和深空星球探测等,现有技术方法存在的局限性日益突显出来,已难以满足其技术需求。

视觉里程计从机器人运动过程获取的环境图像中提取环境特征,根据相机成像投影模型和环境特征的图像坐标变化,估计机器人的位姿变化,是一种被动非接触测量方式的机器人相对定位方法。相比于码盘式里程计、惯导和GPS等定位方法,视觉里程计具有累积误差小、不受环境地表特性和应用空间限制等突出的优点。已有视觉里程计方法的研究成果表明其误差呈非单应性,即使在高滑动地表环境条件下,仍能有效将机器人长时间运动的定位累积误差控制在一定范围内,是解决机器人在GPS无法应用环境下精确自主定位问题的一种有效技术途径。

本文以视觉里程计的位姿估计精度和实时性作为研究目标,着力解决环境特征点提取和跟踪、特征点三维重建及其不确定度、光流估计和位姿估计等关键技术问题,分别对单纳岩颂目、双目和多目视觉里程计方法进行了算法研究及实验验证。实验结果表明了本文提出的视觉里程计方法,能够在不依赖GPS的条件下对长时间运动的机器人进行精确定位。

在特征点匹配中,通过Fusiello算法对立体视觉图像进行极线校正,结合最大视差约束,使特征点匹配搜索范围从二维降至一个一维区间。提出了一种改进的MNCC特征点相关性算法,能够强化环境的纹理特征,并对光照变化具有较好的鲁棒性,从而提高了特征点相关性计算的稳定性。根据正确跟踪特征点对应的空间点与机器人相对运动一致的原理,滤除误匹配和误跟踪的特征点。通过协方差矩阵描述了特征点三维重建的不确定度,通过加权优化算法,可有效减小特征点三维重建误差对机器人位姿估计精度的影响。

根据重建的空间点三维坐标变化,估计机器人的位姿变化,是一个等式约束的非线性优化问题。首先利用Lagrange定理将其转化为一个无约束的非线性最优化问题,根据特征枣桥点三维重建的不确定度均衡其在最小二乘估计中的作用,通过RANSAC法和加权最小二乘法估计位姿变化的初值。通过Rodrigues公式,将待估计的位姿参数减少至6个,采用稀疏LM算法对机器人位姿估计初值进行快速的非线性优化,获得更为精确的位姿估计结果。

提出了一种基于直线约束光流的单目视觉里程计方法,并给出了直线约束光流的定义。通过对直线平面运动进行分解,利用两个平移运动参数和一个旋转运动参数,描述一条直线段在图像中的运动场。这样做的优点在于,首先直线约束光流的计算量小,计算速度快,解决了传统光流计算精度与耗时矛盾的问题。其次,直线约束光流的图像运动参数与机器人空间平面运动的位姿参数分别相对应,可根据相机成像投影模型,建立直线光流与机器人平面运动位姿变化量的映射关系,直接分别求解机器人的平面运动位姿参数,避免了由旋转运动导致的非线性求解问题。

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