基于燃料最优解的火星精确着陆制导策略研究

针对火星着陆任务高实时性和低燃耗的需求,提出了一种新的基于开环燃料最优解的精确着陆制导策略。通过分析开环燃料最优解特性,设计了利用发动机推力幅值切换处的状态作为路径点结合最优线性制导律进行分段制导的制导策略,在无需存储全部燃料最优轨迹的前提下,实现具有近燃料最优特性的着陆任务,节省了大量的存储空间。同时详细讨论了包括全局燃料最优解获取、路径点提取、路径点拟合等一系列关键问题,并通过典型火星着陆场景的大量数学仿真验证了所提出策略的可行性和优越性。     

火星软着陆能量最优制导律转移能力分析

着陆器在动力下降段的转移能力是影响定点软着陆的重要因素。文章从转移能力的角度出发,研究火星软着陆动力下降段能量最优制导律,分析燃料质量系数、时间权重以及不同初始高度和速度对转移能力的影响。由于能量最优制导律不能保证满足路径约束,因此对于确定的着陆器初始状态,着陆器转移能力不仅与燃料质量系数有关,还受到制导律本身的制约。当转移距离超过一定的界限时,尽管燃料充足,着陆轨迹会进入地表以下,造成任务失败。时间权重是能量最优制导律的关键参数,既影响燃耗,也影响着陆轨迹的形状。实际工程任务中,为实现燃料的充分利用,需根据着陆器状态调整制导律中的时间权重。本文给出了最优时间权重的确定方法,实现了一定燃料质量系数下的最大转移能力。     

基于阻力跟踪的火星大气进入段非线性预测制导律设计

针对火星探测任务大气进入段的高精度着陆问题,提出一种基于阻力跟踪的非线性预测制导策略。基于火星探测器大气进入段的三维运动模型,综合考虑探测器气动参数摄动、火星大气密度摄动、外部扰动以及进入时刻状态初值不确定性,设计了基于优化思想的非线性预测制导律,并对所提出的制导方法进行仿真验证。仿真结果表明:非线性预测制导律在满足控制约束的条件下可以获得较高的着陆精度。     

Radio beacons/IMU integrated navigation for Mars entry

High precision entry navigation capability is essential for future Mars pinpoint landing missions, together with the entry guidance and aerodynamic lift control. This paper addresses the issue of Mars entry navigation using inertial measurement unit (IMU) and orbiting or surface radiometric beacons. The range and Doppler information sensed from orbiting or surface radio beacons and the entry vehicle state information derived from IMU are integrated in Unscented Kalman filter to correct the inertial constant bias and suppress the navigation measurement noise. Computer simulations show that the integrated navigation algorithm proposed in this paper can achieve 50 m position error and 2 m/s velocity error, which satisfies the need of future pinpoint Mars landing missions.     

火星精确定点着陆多信息融合自主导航与控制方法研究

针对火星定点采样、载人登陆和基地构建等任务的需求,提出了一种火星精确定点着陆多信息融合自主导航与控制(Guidance Navigation and Control,GNC)方案。针对大气进入前的高精度导航需求,提出了基于X射线脉冲星和火星表面陆标图像的融合自主导航方法;针对火星着陆探测进入、下降和着陆(Entry,Descent and Landing,EDL)过程的高精度绝对和相对导航需求,提出了基于陆标图像、IMU(Inertial Measurement Unit)和测距测速信息的多信息融合自主导航方法;针对精确定点着陆要求,设计了大气进入和动力下降过程的制导与控制算法。数学仿真结果表明,提出的方案能够实现高精度的定点着陆(精度100 m)和相对避障(精度为0.5 m),可满足任务需求。     

基于模型预测控制的多约束火星精确着陆制导律研究

主要研究了火星着陆动力下降段考虑燃料消耗和实际任务约束条件的制导律设计问题。选取可变推力发动机作为执行机构,首先建立了着陆器在动力下降段的运动方程及质量变化方程;其次对实际任务中需要考虑的斜坡、推力幅值和方向等约束条件建立了约束模型;接下来通过构造由控制量和状态量构成的性能指标,提出一种基于模型预测控制的多约束火星精确着陆制导算法。可实现多种约束条件下的指标最优精确着陆任务。最后,通过数值仿真对比了本文与已有典型着陆策略,验证了所提算法可以在满足约束条件的前提下有效地完成既定火星精确着陆任务。     

Active disturbance rejection control for drag tracking in mars entry guidance

Future Mars missions will require precision landing capability, which motivates the need for entry closed-loop guidance schemes. A new tracking law – active disturbance rejection control (ADRC) – is presented in this paper. The ability of the ADRC tracking law to handle the atmospheric models and the vehicle’s aerodynamic errors is investigated. Monte Carlo simulations with dispersions in entry state variables, drag and lift coefficients, and atmospheric density show effectiveness of the proposed algorithm.     

小天体自主附着多滑模面鲁棒制导方法研究

小天体形状不规则及缺乏观测信息的特点使得小天体附近的动力学环境较为复杂,附着动力学模型存在较大不确定性。通过引入多滑模面鲁棒制导方法,分别设计2个滑模面,使探测器状态先后到达这2个滑模面,可实现指定时刻精确附着小天体的目标。通过选取参数的分析总结了制导律中相关参数的选取对燃料消耗的影响,给出了制导律相关参数选取原则。在存在外界环境扰动、初始状态误差和导航误差条件下,蒙特卡洛仿真结果表明:多滑面制导方法能够在小天体的不确知环境中实现高精度附着,且具有很好的鲁棒性。多滑模面制导方法精度高、鲁棒性好,且无需设计参考轨迹,实时性好,适合小天体自主精确附着的任务需求。     

Mars entry guidance using a semi-analytical method

Future Mars missions may require improved landed accuracy to facilitate the landing site selection and finally access a region of complex terrain with high scientific return. This paper is to develop a novel, robust, and precision entry guidance algorithm for Mars entry vehicles with low lift-to-drag ratios. In the presence of large uncertainties, the entry terminal point controller algorithm can encounter severe performance degradation due to: (1) the small perturbation assumption, and (2) theoretically ignoring deviations in the atmospheric-density model, aerodynamic-force model, etc. Based on numerical technologies and the classical variation method (VM), this work develops a semi-analytical (SA) algorithm, in which combined effects of several dynamic uncertainties now can be addressed. The terminal-downrange error is predicted by a numerical predictor such that the dependence on the reference trajectory can be reduced and then the issue caused by the small perturbation assumption can be addressed. Such a predicted terminal-downrange error is finally corrected by an analytical corrector, which is designed by the VM. It is indicative that there can be no numerical iterations in the SA algorithm. Numerical results demonstrate the effectiveness of the SA algorithm.     

一种适用于火星气动捕获的自适应预测制导算法

火星探测捕获制动需要的速度增量大,制动消耗燃料多,因此针对火星大气密度低、大气不确定性强等问题,提出一种基于解析及自适应预测校正结合的分段式气动捕获制导算法,实现无人钝头体飞行器由双曲线接近段轨道到目标停泊椭圆轨道的轨道转移.考虑到多约束条件,将制导算法分为高度数值预测校正 高度保持 入轨控制3个阶段,其中第三阶段使用基于一阶特征模型的全系自适应预测校正算法.该方法利用施加控制量的时间与最终半长轴改变量的关系形成动态输入变换,以抵消该系统一阶特征模型输入输出间巨大的动态增益.仿真结果表明,该算法即可满足一定的多约束条件,同时能够克服较强的初始条件不确定性和环境不确定性,具有较强的鲁棒性.     

月球引力转弯软着陆的制导控制研究

对于月球引力转弯软着陆过程 ,采用反馈线性化方法 ,对高度和速度信息分别设计了跟踪制导控制律 ,并应用微分几何的有关理论证明了这两种跟踪制导控制系统的李雅普诺夫稳定性。此外 ,根据软着陆系统推力、燃料和状态的约束条件 ,给出了引力转弯着陆过程初始条件的可达集合。最后给出的软着陆跟踪制导实例 ,只需要测得斜向距离、速度和姿态角度信息。这种制导方法测量简单 ,适于低成本的软着陆任务。     

基于组合优化策略的月球软着陆最优轨道设计

基于Pontryagin极大值原理,把求解月球软着陆燃料最优化问题归结为终端自由型两点边值问题.采用粒子群算法和单纯形算法接力优化的组合优化策略,在初始猜测值的邻域内进行搜索,充分利用粒子群算法的全局搜索能力迅速缩小搜索范围,然后利用单纯形算法的局部搜索优势快速获得优化结果.该优化策略最大的优势是使粒子群算法的全局搜索能力和单纯形算法的局部搜索能力同时得到最大化的发挥.仿真证明该优化方法在考虑一些实际工程约束的情况下,能较快速而准确的获得月球软着陆优化轨迹,具有一定的优越性.     

基于混合法的月球软着陆轨迹优化

利用混合法思想和人工免疫算法研究了月球软着陆轨迹优化问题.首先建立月球软着陆系统模型并进行归一化处理;然后基于混合法思想利用庞特亚金（Pontryagin）极大值原理推导最优控制律,以伴随变量初值和终端时刻作为优化变量,将终端约束作为罚函数引入评价函数中,将月球软着陆轨迹优化问题转化为非线性规划问题（NLP,Nonlinear Programming）;最后应用引导人工免疫算法（GAIA,Guiding Artificial Immune Algorithm）求解该优化问题.仿真结果表明,GAIA混合算法比直接法的寻优速度快,终端误差小,且可搜索到理论最优轨迹;同时,GAIA混合算法的伴随变量初值收敛范围比间接法大,降低了最优月球软着陆轨迹的搜索难度.     

Trajectory optimization for asteroid landing with two-phase free final time

This work develops an autonomous trajectory planning algorithm for 6-DOF asteroid landing. The trajectory planning problem is formulated as a nonconvex time-optimal optimization problem with two-phase free final time, while the cost is regularized by augmenting a fuel consumption penalty. The nonconvex optimization problem is solved in successive solution method, and successive convexification is used to convert the original nonconvex problem into a sequence of convex subproblems, where each subproblem is obtained by linearizing the nonconvex dynamics and state constraints and using the velocity increment to give a convex expression of the fuel consumption penalty in cost function. Specifically, in the linearization, we divide the flight time interval into two parts and normalize each part using a time dilation coefficient to solve the problem that both the final times for the two flight phases are unknown, so that the original free final time problem turns to a fixed-time problem by minimizing the sum of the two time dilation coefficients and fuel consumption penalty. Besides, trust regions and virtual control are used to increase robustness of the algorithm. A convergence analysis is presented which indicates the successive solution will recover the local optimality of the original problem. Then the validity of the proposed algorithm and effects of different factors on flight time and fuel consumption are examined by simulations of landing on an irregular asteroid.     

MCAV/IMU integrated navigation for the powered descent phase of Mars EDL

Pin-point landing is considered as a key technology for future manned Mars landing and Mars base missions. The traditional inertial navigation system (INS) based guidance, navigation and control (GNC) mode used in the Mars entry, descent and landing (EDL) phase has no ability to achieve the precise and safe Mars landing, so novel EDL GNC methodologies should be investigated to meet this goal. This paper proposes the MCAV/IMU integrated navigation scheme for the powered descent phase of Mars EDL. The Miniature Coherent Altimeter and Velocimeter (MCAV) is adopted to correct the inertial bias and drift and improve the performance of integrated navigation. Altitude and velocity information derived from MCAV and the lander’s state information sensed by inertial measurement unit (IMU) are integrated in extended Kalman filter algorithm. The validity of the proposed navigation scheme is confirmed by computer simulation.     

基于凸优化和LQR的火箭返回轨迹跟踪制导

可重复使用运载火箭动力减速段制导, 面临各种苛刻的过程约束、终端约束及燃料最省的迫切需求, 给制导带来巨大挑战。因此, 提出一种基于分段凸优化和线性二次调节器(LQR)的轨迹跟踪制导律。采用分段凸优化方法对火箭基准速度进行跟踪, 大幅简化了优化模型从而降低凸优化求解的计算量, 同时确保火箭在各种初始误差和模型误差的情况下燃料最省。采用LQR方法实现对火箭飞行位置轨迹的高精度跟踪, 抵抗各种误差和干扰的影响。仿真结果表明:相对于传统的LQR跟踪制导方法, 所提方法能大幅减少燃料消耗, 且在各种误差和干扰下具有较高的轨迹跟踪精度和较强的抗干扰能力;相比于现有的滚动凸优化方法, 所提方法能显著降低求解计算量, 且方法可靠性更高。      

一种月球表面飞跃转移轨迹设计方法

针对飞跃器在月球表面飞跃转移轨迹设计问题，提出了基于凸优化方法的整个飞跃过程燃料最优轨迹设计方法。与经典凸优化方法对轨迹分段求解后再拼接得到全轨迹设计的方法不同，在假设垂直上升、着陆时间固定条件下，根据实际工程需要对轨迹进行了分段设计约束，利用黄金分割法搜索上升着陆时间，通过将原问题转化为求解一个二阶锥问题得到了全飞行过程燃料最优轨迹，解决了经典方法中分段最优但全任务过程非最优的问题。仿真结果表明，在同样满足分段约束情况下，分段凸优化方法采用不同垂直起降速度约束时燃耗分别为25.7207kg和 25.3903kg，而全程凸优化方法的燃料消耗为24.9682kg，优于分段凸优化的结果。     

月球精确软着陆最优标称轨迹在轨制导方法

为实现在月球表面期望的着陆点进行精确软着陆（PPL）,且满足燃耗最优性要求,基于提出的LIDAR目标点在轨自主选定的月球精确软着陆方案,对月球PPL最优标称轨迹在轨快速规划制导方法进行研究。首先针对月球PPL三维球体非线性轨道动力学模型,采用Legendre Gauss Lobatto伪光谱方法将轨迹优化的最优控制问题转化为非线性规划问题（NLP）,再利用SQP优化算法求解月球PPL最优标称轨迹,最后通过遗传算法对优化结果进行验证,并提出应用遗传算法提供SQP在轨规划初值数据库的方案。仿真结果表明了最优标称轨迹在轨规划方法的快速性和有效性。     

大尺寸交会测量系统传感器布站优化分析

为提高目标定位精度,研究了多站交会大尺寸精密测量系统中传感器布站优化方法。首先,以电子经纬仪为例创建了多站交会测量系统基于传感器误差分离的优化布站数学模型;然后,分析了测量空间内的布站约束条件并对之进行了几何近似;最后,利用郭涛算法求解带有约束的非线性规划问题,得到布站空间内传感器最佳位置组合。仿真分析结果表明,该方法能够有效提高系统测量精度,可应用于多站交会测量现场布站过程。     

太阳帆航天器行星际轨道转移优化算法

研究基于遗传算法的太阳帆行星际转移轨道的全局优化问题.通过极小值原理推导了太阳帆全局优化控制律,并以太阳帆飞行时间最短为优化目标函数,运用遗传算法对发射时间、到达时间和协态变量初值进行参数优化设计.为了解决轨道转移这一多约束优化问题,在遗传算法中加入动态罚函数.在此理论基础上作了从地球同步轨道出发到火星同步轨道转移和从地球出发与火星交会两个算例,仿真结果表明了该方法在太阳帆转移轨道全局优化中的有效性.