自由翻滚故障卫星外包络抓捕及抓捕路径优化

自由翻滚故障卫星抓捕是航天器在轨服务及空间碎片清理的基础。由于难以确定固定抓捕点及目标运动参数不确定,传统机械臂抓捕方法无法适用类似自由翻滚故障卫星的空间非合作目标。提出一种具有鲁棒性的外包络抓捕方法及抓捕路径优化方案。外包络抓捕方式能够适用于自由翻滚故障卫星抓捕问题,其特点在于,第一,由抓捕末端执行器构成的抓捕包络可以包络空间目标,约束其运动并最终实现抓捕,因此不需要固定抓捕点;第二,末端执行器构成的抓捕包络,能够约束故障卫星运动,而两者之间的摩擦可以有效消除两者之间的相对运动最终成功抓捕翻滚目标。进一步,针对外包络抓捕方法,提出了一种最小燃料消耗及最小抓捕扰动的机械臂抓捕路径。为验证外包络抓捕方法的有效性,构建旋转立方星抓捕地面实验,并利用数值仿真验证外包络抓捕机械臂最优路径规划,仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

空间机器人研究进展及技术挑战

空间机器人是实现空间操控自动化和智能化的使能手段之一,在无人及载人的空间科学探索活动中至关重要。首先,回顾了国际空间站舱内外机器人、中国空间站机器人、在轨自由飞行空间机器人等几类轨道空间机器人工程应用现状,以及已成功在轨应用月面机器人和火星机器人两类星表机器人系统的应用现状。其次,针对空间机器人后续日益复杂的任务需求,探讨了空间机器人在机构构型、关节驱动、末端操作、感知认知、行走移动、动力学与控制等方面面临的技术挑战。然后,论述了空间机器人在多臂、超冗余、柔性化、可重构、仿生等新型机构构型方面的探索,介绍了空间机器人主动、被动柔顺关节方面的研究进展,论述了空间机器人末端执行器在专用化工具及通用化多指灵巧手两个方向的研究进展,总结了星表机器人在新型移动机构构型、高自主导航方面的研究进展,介绍了空间机器人在多传感器集成融合、力与触觉感知方面的研究进展,论述了空间机器人在多臂协调控制、柔顺控制、漂浮基座抓捕动力学控制等方面的研究进展。最后,展望了空间机器人在空间目标抓捕与移除、高价值飞行器在轨服务与维修、空间大型构件在轨组装及星球科学探测等方面的应用前景。     

串并联混合型末端执行器设计与柔顺控制研究

包含末端执行器设计及柔顺控制方法的在轨柔顺抓捕技术是空间机械臂进行空间探索与实验的基础。基于DELTA型并联机械臂,拓展设计了针对非合作目标抓捕的空间机械臂串并联混合型末端执行器及其基于主动柔顺控制的位置-力阻抗控制器。利用ADAMS与MATLAB对末端执行器系统进行了控制仿真,分析了影响柔顺抓捕控制的关键参数。结果证明设计的末端执行器可以有效地对非合作目标进行抓捕,且抓捕具有一定的柔顺特性;表明影响柔顺抓捕控制的关键环境阻抗参数为环境刚度。     

基于测地线距离的空间非合作目标点云配准

针对局部结构相似及翻滚遮挡下目标动态特性辨识问题，提出一种融合疏密度指标与全局测地线距离的空间非合作目标点云配准方法。首先，引入球面投影法，将不规则的空间目标点云映射到规则的球面流形上。然后，设计基于点云离散程度的疏密度评价指标，将球面点云划分为不同的局部点云子集，在此基础上构建全局测地线距离矩阵以增强点云局部形状信息的感知能力。最后，依据全局测地线距离矩阵推导建立了场景点云与模型点云间配准矩阵，实现空间非合作目标的动态特性辨识。仿真与试验结果表明：提出的算法在目标局部结构相似及点云缺失下的配准精度优于最近迭代点（ICP）算法与基于凸包粗配准的改进ICP算法。     

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。     

Optimal Design of Stewart Platform Safety Mechanism

提出了基于连杆空间优化设计一种在整个杆长范围内可以随意运动的安全机构的思想。通过分析得出了 Stewart 平台型并联机构的 16 种极限状态,利用同伦法和奇异点判别条件对极限状态的奇异点进行了求解,得到连杆长度的最大值,并通过实例分析了机构在极限状态间运动时铰链转角和连杆间距离的变化情况。然后综合考虑各项约束条件,提出了安全机构检验算法。以极限状态的条件数均值最小为优化目标优化机构的所有结构参数,设计出具有较好的全局运动性能的安全机     

空间机器人抓捕目标后姿态接管控制

针对姿轨控系统已经失效的目标航天器姿态控制问题,提出一种空间机器人抓捕目标后姿态接管控制方法。该方法首先利用空间机器人抓捕目标航天器,并保持在固定构型形成组合航天器;其次确定参数突变后组合航天器新的惯量主轴、主惯量和控制力矩分配矩阵;然后在状态空间建立组合航天器的非线性误差姿态动力学;最后采用-α稳定度设计方法来设计服务航天器的SDRE姿态接管控制器,并通过θ-D求解方法得到SDRE控制器的次最优控制律,实现服务航天器对目标航天器的姿态接管控制。仿真结果表明,相比传统的SDRE控制器设计,基于-α稳定度设计的SDRE控制器能够使得系统闭环极点远离虚轴,θ-D求解方法可以降低计算量,因此具有更好的稳定性和实时性。     

空间机器人抓捕目标后的载荷分配

针对多臂空间机器人以软指接触形式抓捕目标后的情形,提出了一种综合考虑摩擦约束及机械臂能力约束的目标期望合外力的载荷分配方法。首先,建立空间机器人系统与目标的动力学方程,作为载荷分配问题的基础。然后,在地面机器人相关研究的基础上,建立机械臂末端与目标表面的软指接触模型,并建立二者之间的运动约束关系。为简化优化计算,将摩擦锥约束线性化,并建立考虑关节扭矩限制的机械臂能力约束,从而将抓捕力优化的非线性规划问题转化为线性规划问题。最后,采用双臂空间机器人模型进行数值仿真,表明所提方法针对目标各种形式运动进行载荷分配的有效性。     

基于特征模型的失效航天器消旋控制

失效航天器一般有复杂的运动和较大的角速度,采用机械臂直接抓捕目标容易导致非预期碰撞,如果先采用接触式消旋操作降低目标角速度,会大大降低服务卫星抓捕目标的难度。针对空间翻滚非合作目标的接触式消旋控制存在接触动力学模型不确定性的问题,提出了一种基于特征模型的自适应控制方法。首先通过接触式消旋的物理机理分析,建立消旋系统动力学模型;进一步在动力学特性分析基础上构建描述接触碰撞后目标角速度的特征模型,并确定模型参数范围;然后基于该模型设计黄金分割自适应控制律。仿真结果表明,该方法有效克服了消旋过程中接触碰撞模型存在的不确定性,并且消旋速度快且消旋后的残余角速度小。     

六支链轮腿式月面机器人机构优化设计

针对六支链轮腿式月面机器人构型尺寸综合及可调构型参数与运动性能适配的问题,以机器人爬坡作为典型工况,在ADAMS中建立了六支链轮腿机构参数化优化设计模型,分析了轮腿尺寸参数、腿部关节角与爬坡驱动力的关系,以爬坡中车轮驱动力最小为优化目标,计算得出了较优的机构尺寸及关节角参数。可为六支链轮腿式月面机器人移动机构的设计提供方法及依据。     

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。     

Capture and detumbling control for active debris removal by a dual-arm space robot

Active debris removal (ADR) technology is an effective approach to remediate the proliferation of space debris, which seriously threatens the operational safety of orbital spacecraft. This study aims to design a controller for a dual-arm space robot to capture tumbling debris, including capture control and detumbling control. Typical space debris is considered as a non-cooperative target, which has no specific capture points and unknown dynamic parameters. Compliant clamping control and the adaptive backstepping-based prescribed trajectory tracking control (PTTC) method are proposed in this paper. First, the differential geometry theory is utilized to establish the constraint equations, the dynamic model of the chaser-target system is obtained by applying the Hamilton variational principle, and the compliance clamping controller is further designed to capture the non-cooperative target without contact force feedback. Next, in the post-capture phase, an adaptive backstepping-based PTTC is proposed to detumble the combined spacecraft in the presence of model uncertainties. Finally, numerical simulations are carried out to validate the feasibility of the proposed capture and detumbling control method. Simulation results indicate that the target detumbling achieved by the PTTC method can reduce propellant consumption by up to 24.11%.     

在轨服务中非合作目标空间圆检测方法研究

为自主完成空间服务任务,需要满足各种功能需求、突破多种关键技术。针对在轨服务中具有圆特征的非合作目标空间圆（星箭对接环、发动机喷管等）,首先分析了非合作目标空间圆检测技术在在轨服务系统中的主要应用;然后提出了一种非合作目标空间圆的检测方法,通过Canny算子检测边缘,并用Freeman链码法对边缘进行提取分类,再利用RED算法进行非合作目标空间圆检测;最后给出仿真结果,在保证检测精度的前提下,较传统的RED算法明显降低了算法的耗时量。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

基于序列图像的航天器自主导航降维滤波方法

非合作目标的运动感知与状态估计,是太空领域技术发展的重要组成部分。非合作目标相对状态的精确估计是相对导航的难点问题。传统的非合作目标扩展卡尔曼滤波算法需要结合非合作目标的质心位置,增加了状态变量的维数,提高了系统不确定性,从而会影响状态扩展卡尔曼滤波的收敛速度。提出了一种基于序列图像的非合作目标相对导航方法,该方法在不对质心进行估计的情况下首先对非合作目标姿态进行估计,在完成非合作目标姿态估计后再对其质心进行估计。本文推导了光学相机测量值与目标真实姿态的关系,构建了基于序列图像的测量模型,分别建立了不含有非合作目标质心位置的状态方程和基于非合作目标位置、速度矢量的状态方程,设计了适用于非合作目标状态估计的扩展卡尔曼滤波算法。仿真实验表明该方法可在10 Hz采样频率下经过50次采样（即5 s）内快速收敛,从而有利于空间飞行器的在轨服务与维护。     

基于自适应SRCKF的空间非合作目标实时轨道确定

针对天基测角对非合作目标跟踪定轨的动力学模型简化误差问题,提出一种基于非线性预测滤波和SRCKF(Square Root Cubature Kalman Filter,平方根容积Kalman滤波)的自适应滤波方法.采用考虑地球J2摄动影响的轨道动力学模型作为状态方程,在跟踪滤波过程中,用NPF(Nonlinear Predictive Filter,非线性预测滤波)对动力学模型进行实时修正,利用SRCKF对修正后的动力学模型进行状态估计.将该方法应用于高轨航天器对非合作低轨目标的实时测角定轨任务中,进行数字仿真,仿真结果证明,该方法相比传统的滤波方法具有更高的精度、更强的鲁棒性和稳定性.     

Pre-impact trajectory planning for minimizing base attitude disturbance in space manipulator systems for a capture task

Aimed at capture task for a free-floating space manipulator, a scheme of pre-impact trajectory planning for minimizing base attitude disturbance caused by impact is proposed in this paper.Firstly, base attitude disturbance is established as a function of joint angles, collision direction and relative velocity between robotic hand and the target.Secondly, on the premise of keeping correct capture pose, a novel optimization factor in null space is designed to minimize base attitude disturbance and ensure that the joint angles do not exceed their limits simultaneously.After reaching the balance state, a desired configuration is achieved at the contact point.Thereafter, particle swarm optimization(PSO) algorithm is employed to solve the pre-impact trajectory planning from its initial configuration to the desired configuration to achieve the minimized base attitude disturbance caused by impact and the correct capture pose simultaneously.Finally, the proposed method is applied to a 7-dof free-floating space manipulator and the simulation results verify the effectiveness.     

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.     

A measurement-driven adaptive probability hypothesis density filter for multitarget tracking

This paper studies the dynamic estimation problem for multitarget tracking. A novel gating strategy that is based on the measurement likelihood of the target state space is proposed to improve the overall effectiveness of the probability hypothesis density(PHD) filter. Firstly, a measurement-driven mechanism based on this gating technique is designed to classify the measurements. In this mechanism, only the measurements for the existing targets are considered in the update step of the existing targets while the measurements of newborn targets are used for exploring newborn targets. Secondly, the gating strategy enables the development of a heuristic state estimation algorithm when sequential Monte Carlo(SMC) implementation of the PHD filter is investigated, where the measurements are used to drive the particle clustering within the space gate.The resulting PHD filter can achieve a more robust and accurate estimation of the existing targets by reducing the interference from clutter. Moreover, the target birth intensity can be adaptive to detect newborn targets, which is in accordance with the birth measurements. Simulation results demonstrate the computational efficiency and tracking performance of the proposed algorithm.     

空中运动目标的识别和跟踪控制

针对空中运动目标的识别和跟踪,提出图像匹配算法和连通域算法相结合的方法。该方法主要用图像匹配算法获得目标的位置信息,当图像匹配算法失效时,则采用连通域算法重新捕获目标、获得图像模板。同时,为提高跟踪的实时性,采用最小二乘线性预测法来预测目标的运动轨迹。在实验室的目标跟踪系统平台上,该方法能够对运动目标进行稳定的识别和跟踪。