“绳网飞行器+绳系机械爪”捕获近地小行星的新概念方案

以近地小行星重定向任务为背景,分析了仅采用机械臂或大型口袋捕获小行星将会遇到的潜在技术困难,提出了利用释放绳网飞行器与绳系机械爪捕获小行星的新概念方案。当探测飞行器接近小行星后,其捕获目标的过程主要包括三个步骤:1)探测飞行器释放绳网飞行器,绳网飞行器接近小行星并转移至姿态同步跟踪;2)绳网飞行器捕获小行星并实施收口操作;3)探测飞行器释放绳系机械爪抓取绳网节点实现拖曳。基于"绳网飞行器+绳系机械爪"捕获小行星新方案,对绳网飞行器的收口机构和绳系机械爪进行了针对性设计,主要体现在对收口机构更新了能量储存方式以及将绳系机械爪的捕获对象设定为绳网结点。"绳网飞行器+绳系机械爪"捕获小行星的新概念方案强调了捕获过程中探测飞行器的安全性问题,值得进一步深入研究。     

空间机器人深度学习识别捕获部位的应用探讨

针对空间机器人对捕获部位识别方法的普适性、实时性和准确性等要求,提出了采用深度学习方法对空间机器人捕获目标的特征部位进行识别。通过比较分析方法、数据驱动方法等传统识别方法和深度学习方法的优缺点,发现深度学习方法对于解决空间机器人捕获部位识别问题具有显著优势。进一步分析了应用深度学习方法解决捕获部位识别问题的几个关键技术问题,为后续空间机器人在轨捕获目标的研究与实践提供了新的思路。     

基于LEO辅助的北斗B1C高灵敏快速捕获算法

随着低轨(LEO)卫星数量的不断增加,利用LEO星座辅助增强GNSS导航性能已经成为一种新的趋势.针对低信噪比环境下B1C信号难以捕获的问题,提出了一种基于LEO辅助的B1C信号高灵敏快速捕获算法.首先对提升接收机捕获灵敏度进行了分析,对比了相干积分与非相干积分对于信号处理增益的影响,得出在低轨导航增强信号的辅助下采用增加相干积分时间的捕获算法对低信噪比条件下B1C信号的捕获更有效.然后提出了一种基于LEO辅助的B1C高灵敏快速捕获算法,从理论分析和实验仿真两方面,对比验证了在LEO辅助下可以显著提高B1C信号的捕获灵敏度,缩短捕获时间,提高捕获效率.     

基于3RRS-Bricard复合空间捕获系统运动学分析

面向跨尺度、目标多样化的空间捕获任务,融合Bricard和3RRS机构的折展特性和几何特点对复合捕获系统运动学进行了分析。基于捕获系统的自由度和构型特点分析,通过构建Bricard与3RRS间的转换关系实现了捕获系统各机构间的运动学解耦。根据六棱柱模型,引入Bricard虚拟顶点,设计了面向复合空间捕获系统的运动学求解方法。在仿真环境下搭建捕获系统的运动学和动力学模型,并开展针对动态捕获目标的轨迹跟随实验。通过与基于闭环约束的阻尼最小二乘法（DLS）对比,验证了该运动学求解算法的有效性和先进性。实验结果表明,捕获系统可实现平稳的协同控制,运动过程中位置跟随精度优于4 mm,姿态精度优于0.035 rad。     

基于改进鸽群算法的气动捕获轨道优化

针对火星探测器的气动捕获轨道，提出了一种改进的鸽群算法对气动捕获轨道进行优化。首先，考虑成功进行气动捕获所要求的终端约束和过程约束，根据从捕获轨道进行轨道转移进入目标轨道所需的速度增量，提出了进行捕获轨道优化的最优性能指标。然后，针对原始鸽群算法存在的一些不足，提出一种改进算法，并对改进算法的参数取值进行了分析。最后，基于大气内飞行的动力学方程，将气动捕获轨道优化问题转化为多参数优化问题，利用所提出的改进鸽群算法对气动捕获轨道进行优化，并通过仿真实例验证该算法的有效性。     

空间多功能在轨维护机器人系统及其末端执行器设计

空间机器人是空间在轨服务的一种重要工具。以合作目标与非合作目标的在轨维护为目的,通过对现有空间机器人研究现状的调研和分析,提出了基于末端工具可快换的多功能在轨维护机器人系统,并提出多种末端执行器设计方案。其中三指-三瓣式末端执行器作为末端工具快换装置,不仅具有机械接口捕获对接的功能,还具有电力/信号传输功能,以及机械臂动力传输功能;钢丝绳缠绕式末端执行器具有优越的容差和软捕获性能,适合用于实现对安装有捕获接口的合作目标以及非合作目标卫星发动机喷管的捕获;而欠驱动三指末端执行器具有良好的待捕获目标物体形状自适应功能以及软捕获功能,因此可用于对空间形状不规则的太空垃圾等目标进行非合作目标捕获。通过对多功能在轨维护机器人系统及其末端工具快换过程以及末端执行器对目标捕获操作的研究,所提出的基于末端工具快换的多功能在轨维护机器人系统有较好的应用前景。     

基于Walsh变换的伪码快速捕获算法

本文针对空间探测的背景,利用单FPGA作为潜在处理平台,介绍了基于Walsh变换的位码快速捕获方法,并与滑动相关、FFT捕获算法进行了比较.仿真和分析结果表明基于Walsh变换的伪码快速捕获算法比FFT捕获算法捕获时间更短,占用资源更少,但是无法根本提高信号捕获的抗干扰能力,在非深空探测中具有良好的应用前景.     

基于速度增量的空间绳系机器人中距离逼近过程最优轨迹规划

针对空间绳系机器人中距离逼近过程最优轨迹规划问题,提出了基于速度增量的多目标逼近轨迹优化方法,优化指标为总速度增量及逼近时间。首先建立逼近过程相对动力学模型及最优逼近轨迹优化模型,然后利用改进型非劣分类遗传算法得到相对逼近距离1.5 km内逼近轨迹的Pareto最优解。仿真结果表明,该方法可以揭示空间绳系机器人逼近距离1.5 km内逼近时间、燃料消耗、相对目标的面内视界角及速度增量次数之间的相互关系,能满足针对不同任务需求提供相应最优轨迹的要求。     

基于LSTM的空间机器人系统惯性张量在轨辨识

在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明：所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。     

基于阻抗控制的空间机械臂目标捕获技术研究

针对7自由度空间机械臂在目标捕获过程中的应用,根据机械臂末端执行器与目标适配器导向插入过程中存在接触碰撞的特点,提出一种阻抗控制方法,将机械臂末端测量的反作用力和力矩转化为位置增量,从而提高机械臂的主动柔性。并建立MATLAB/ADAMS联合仿真模型进行仿真验证,利用ADAMS的碰撞模型模拟接触捕获时的力学过程。仿真结果表明,本文提出的阻抗控制方法可以减小机械臂末端作用力和关节的驱动力矩,补偿了机械臂位置控制的误差,从而保证了机械臂对目标的捕获精度。     

基于多智能体强化学习的空间机械臂轨迹规划

针对某型六自由度（DOF）空间漂浮机械臂对运动目标捕捉场景,开展了基于深度强化学习的在线轨迹规划方法研究。首先给出了机械臂DH （Denavit-Hartenberg）模型,考虑组合体力学耦合特性建立了多刚体运动学和动力学模型。然后提出了一种改进深度确定性策略梯度算法,以各关节为决策智能体建立了多智能体自学习系统。而后建立了"线下集中学习,线上分布执行"的空间机械臂对匀速直线运动目标捕捉训练系统,构建以目标相对距离和总操作时间为参数的奖励函数。最后通过数学仿真验证,实现了机械臂对各向匀速运动目标的快速捕捉,平均完成耗时5.4 s。与传统基于随机采样的规划算法对比,本文提出的自主决策运动规划方法求解速度和鲁棒性更优。     

基于弹道逃逸和小推力捕获的地月转移轨道设计

针对地月空间货运任务和环月轨道空间设施建设任务,提出一种弹道逃逸和小推力捕获相结合的新型地月轨道转移模式,并建立了一整套该类型轨道设计方法。首先,在三体模型假设下分别建立地心弹道逃逸轨道和月心小推力捕获轨道的二维极坐标动力学模型。对于弹道逃逸轨道,将地心旋转系对准角和地月转移加速速度增量作为控制变量,提出初值估计解析公式,并应用序列二次规划算法进行快速求解。对于小推力捕获轨道,以月心距为参考量设置与弹道逃逸轨道的拼接点约束,提出能量匹配方法预估飞行时间,采用最优螺旋轨道的初始伴随状态解析式预估近月点伴随变量初值。基于混合法和轨道逆推思想,采用人工免疫算法进行小推力捕获轨道求解。仿真结果表明,基于弹道逃逸和小推力捕获的地月轨道转移方式大幅降低了近月制动燃料消耗,能快速穿越地球辐射带,且飞行时间适中;同时,提出的轨道设计方法能快速搜索到基于弹道逃逸和小推力捕获的地月转移轨道,验证了该方法的有效性。     

低速空降风洞试验的关键技术

低速空降风洞试验的一个重要目的是研究伞降人员在离机初期的运动姿态和空间轨迹，考察伞降人员的离机安全性。从不带伞空降风洞试验出发，分析归纳单次出舱和连续出舱空降风洞试验中的一些关键技术，包括试验方法的选取、相似参数的确定、空降模型的设计加工和调整技术、载机支撑方式和支撑干扰的影响、空降模型出舱姿态的控制、空降轨迹捕获和分析技术等。进而初步探讨带伞空降风洞试验的一些特有问题，旨在为进一步发展低速空降风洞模拟试验技术提供支持。     

基于可穿戴惯性测量的滑雪运动员姿态测量与水平评估方法

运动量化分析是科学化滑雪训练的重要发展方向,而滑雪过程中人体运动模式的数字化表达是科学量化分析的基础和依据.设计并搭建了基于可穿戴MEMS惯性测量单元的人体运动捕捉与姿态重构系统,结合人体多刚体运动模型实现了滑雪过程的人体重构,并应用于高山滑雪运动中回转动作的辅助训练.同时,针对基于多自由度模拟滑雪训练平台的室内训练场景,提出了一种适用于滑雪回转运动的数字化评估方法.该方法利用动作捕捉系统和姿态重构系统提取滑行者五种滑行特征数据,并通过与高水平运动员运动参数的相似性度量和线性拟合实现对滑雪运动员技术参数的评估,以辅助科学训练.最后在室内Olymp模拟滑雪训练台上进行实验,验证了该方法的有效性.     

空间非合作目标惯性参数的Adaline网络辨识方法

空间在轨操作中,航天器在对空间非合作目标的抓捕行动常常导致航天器本体的姿态和空间轨迹发生变化。为克服空间非合作目标对航天器本体动力学、运动学的影响,使控制系统做出精准及时的姿控策略调整,确保航天器正常在轨工作和轨迹姿态的高精度,需对抓捕的非合作目标的惯性参数进行辨识。针对传统辨识方法依赖广义逆求解导致的辨识过程运算量大,且数值容易产生剧烈振荡,造成辨识结果不稳定等不足,采用基于归一化最小均方（NLMS）准则的Adaline神经网络方法进行空间非合作目标惯性参数的辨识。首先,基于动量守恒理论建立抓捕后的航天器-机械臂-空间非合作目标系统模型;然后将辨识方程的系数矩阵作为网络的输入和输出,空间非合作目标的惯性参数作为神经网络的训练权重,基于迭代步长可变的NLMS准则实现对目标惯量参数的快速、准确辨识;最后,在构造的ADAMS/MATLAB联合仿真平台上进行了验证。仿真结果表明,基于NLMS准则的Adaline神经网络是一种快速、准确辨识目标惯量参数的有效方法。     

漂浮基空间机器人捕获卫星过程动力学模拟及捕获后混合体运动的RBF神经网络控制

 讨论了漂浮基空间机器人在轨捕获目标卫星过程的碰撞动力学建模,以及捕获操作结束后空间机器人与卫星混合体的稳定控制问题。首先采用多刚体动力学建模方法并结合空间机器人捕获目标卫星过程中的碰撞动力学特性,建立了漂浮基空间机器人在轨捕获漂浮卫星过程的动力学模型,并在此基础上计算出完成捕获操作后空间机器人与目标卫星混合体关节的运动速度。然后针对卫星及空间机器人系统惯性参数均是未知的复杂情况,应用上述模型、神经网络控制理论和Lyapunov稳定性理论,设计了空间机器人与卫星混合体在捕获过程碰撞冲击影响下稳定运动的高斯径向基函数神经网络控制方案,以达到对捕获卫星的有效控制。此外,高斯径向基函数神经网络控制方案具有不需要测量和反馈载体位置、移动速度与加速度的显著优点。系统数值仿真证实了上述控制方案的有效性。     

Area-oriented coordinated trajectory planning of dual-arm space robot for capturing a tumbling target

The growing amount of space debris poses a threat to operational spacecraft and the long-term sustainability of activities in outer space. According to the orbital mechanics, an uncontrolled space object will be tumbling, bringing great challenge to capture and remove it. In this paper, a dual-arm coordinated ‘‘Area-Oriented Capture"(AOC) method is proposed to capture a non-cooperative tumbling target. Firstly, the motion equation of the tumbling target is established, based on which, the dynamic properties are analyzed. Then, the ‘‘Area-Oriented Capture"concept is presented to deal with the problem of large pose(position and attitude) deviation and tumbling motion. An area rather than fixed points/devices is taken as the object to be tracked and captured. As long as the manipulators' end-effectors move to a specified range of the objective areas(not fixed points on the target, but areas), the target satellite will be hugged by the two arms.At last, the proposed method and the traditional method(i.e. fixed-point oriented capture method)are compared and analyzed through simulation. The results show that the proposed method has larger pose tolerance and takes shorter time for capturing a tumbling target.     

空间非合作目标多指包络抓捕路径设计

针对现有空间非合作目标抓捕中存在无固定抓捕点以及待抓捕目标存在动态性等问题,提出了一种"主-从"式多指包络抓捕路径设计算法。首先,为了降低多指包络构型设计中的自由度,将多指机构分为一根主手指和其余从手指两类。然后,为了实现对具有动态性的空间非合作目标的抓捕,采用误差跟踪控制方法使主手指的基关节与包络点之间的运动保持同步。接着,引入单向距离的概念衡量主手指构型和包络边相似度,并利用快速搜索随机树算法寻找使得单向距离最小的主手指关节角取值。进一步,根据多指机构的结构模型,确定其余从手指的构型。最后,根据包络条件选择能够约束住空间非合作目标运动的有效包络构型。通过对可以简化为扁平型的空间非合作目标和一般性三维空间非合作目标这两类目标的包络抓捕仿真可以得出,所设计的算法可适用于一般性空间非合作目标的包络抓捕,同时计算复杂度也大大降低。