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。     

柔性冗余度机器人运动灵活性的研究

 对改善柔性冗余度机器人的运动灵活性问题进行了研究。首先分析了机器人的关节速度与其运动灵活性之间的关系;然后利用柔性冗余度机器人的二次优化能力,进一步研究了改善柔性冗余度机器人运动灵活性的问题,通过泰勒级数展开的办法把振动的抑制从加速度级等效转化到速度级,从而可以在速度级上同时实现振动的抑制和灵活性的改善,并给出了在抑振的同时改善机器人运动灵活性的方法。最后通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

基于动力学模型的飞机大部件调姿轨迹规划

为了提高飞机调姿的运动安全并减小在误差敏感方向的冲击,采用Newton-Euler方法构建了调姿系统的动力学模型,以实现调姿轨迹的优化。该动力学模型综合考虑了支撑杆变形、驱动丝杆变形及运动误差的影响,可对比不同轨迹时部件运动全过程的运动学特性,实现多目标多约束条件下的轨迹优化。为了提高计算效率,提出了一种类间可分性最优的自适应核主成分算法进行特征提取,并结合模式识别中的自动分类方法,预判可行轨迹的性能,控制搜索范围,减少寻优过程中的计算量。以某型数控定位系统为例,在对150条可行调姿轨迹进行评价和优选后,大部件调姿过程的最大平动速度小于20mm/s,调姿结束时的最大角速度小于0.1rad/s,说明了该方法的可行性和有效性。     

基于深度强化学习的四足机器人后空翻动作生成方法

四足机器人灵巧运动技能的生成一直受到机器人研究者们的广泛关注,其中空中翻滚运动既能展现四足机器人运动的灵活性又具有一定的实用价值.近年来,深度强化学习方法为四足机器人的灵巧运动提供了新的实现思路,利用该方法得到的闭环神经网络控制器具有适应性强、稳定性高等特点.本文在绝影Lite机器人上使用基于模仿专家经验的深度强化学习方法,实现了仿真环境中四足机器人的后空翻动作学习,并进一步证明了设计的后空翻闭环神经网络控制器相比于开环传统位置控制器具有适应性更高的特点.     

基于A~*算法的无人机爬升轨迹设计

针对无人机爬升性能,运用A*算法设计了无人机爬升优化轨迹.改进了传统搜索算法,根据控制方式设计了节点生成法则;在生成节点时考虑了发动机性能以及飞行约束,减少了搜索范围,提高了搜索效率;并且分别介绍了时间最优以及燃耗最优两种方式的代价函数计算方法.仿真结果表明,运用该方法设计出最快爬升轨迹和燃耗最优爬升轨迹,其生成的飞行轨迹符合飞行约束条件,能够较全面地满足爬升性能,设计结果比较合理.     

串联机器人运动控制方法的研究

通过对某型串联机器人进行运动学分析,从而确定了此串联机器人的工作空间,应用绘图软件Aulo CAD,利用其方便的数据文件生成功能,探索出了一种串连机器人模型轨迹数据的生成方式.采用面向硬件的控制方式,主要通过向PCL-839板卡写命令的方式实现控制功能.软件应用Visual C++语言写成.利用C++语言中的地址操作函数向PCL-839步进电机控制卡接口中写入指令,从而完成控制机器人运动的功能.     

基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化

 轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型，然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例，通过计算并分析单目标优化结果，确定具体的偏好结构，采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律，可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。     

安全扭矩约束下的多关节机器人轨迹跟随方法

为了减轻机器人与环境碰撞产生的不良影响,常需要机器人在跟随指令轨迹的同时约束各关节的最大扭矩。针对多关节机器人动力学约束下的笛卡尔空间路径保持与快速跟随问题,分析机器人关节空间力矩约束对笛卡尔空间轨迹的速度和加速度的影响,在机器人保持原笛卡尔路径不变的同时,实时分析当前允许的最大加速度,并计算得到相应的速度和位置,实现指令轨迹的快速跟随,达到安全作业的目的。该方法在一台自研六自由度轻量化机械臂平台上进行了验证。结果表明,该方法能够将扭矩约束到设定范围内,重新规划后的轨迹保持笛卡尔路径不变,且能够快速跟随指令轨迹。     

柔性臂空间机器人的一类运动学方程及轨迹规划

用柔性机械臂连杆末端的弹性变形以及变形角度来表示空间机器人柔性臂的弹性运动变量,克服了用无穷维振动模态变量来表示弹性变形给系统运动学建模带来的困难;基于广义雅可比矩阵的思想,建立了柔性臂空间机器人"双广义雅可比矩阵"形式的运动学模型,该运动学模型描述了柔性臂弹性变形对空间机器人的运动影响;以运动学方程为基础,设计了柔性臂空间机器人的惯性空间内连续轨迹规划算法。仿真表明,规划的机械臂关节运动规律可以补偿柔性连杆振动给机械臂末端位置带来的影响,使机械臂末端位置准确沿着期望的轨迹运动。     

用广义乘子法求解航天器最优平面再入轨迹

从纵向平面无量纲航天器质点运动方程出发，引入了能量参数对运动方程进行推导，使得运动方程和优化问题易于处理。通过将优化变量转化为分段连续的线性函数和Runge—Kutta数值计算方法，将轨迹优化问题转化为非线性规划问题，应用广义乘子法对其进行数值分析，给出了不同航程要求下．总加热量最小，满足终端要求以及过载、动压、热流约束的航天器最优轨迹，并分析了其特点。     

惯性参数不确定的自由漂浮空间机器人自适应控制研究

 针对自由漂浮空间机器人系统惯性参数不确定问题,提出一种笛卡儿空间内的自适应轨迹跟踪控制方法。采用扩展机械臂模型建立了自由漂浮空间机器人关节空间动力学方程,进而推导笛卡儿空间中的自由漂浮空间机器人动力学方程。在基于逆动力学法的自由漂浮空间机器人自适应控制器设计中,利用标称控制器离线固定控制参数与补偿控制器在线补偿方法,既可以保证惯量矩阵可逆,又可以使控制参数实时估计。采用Lyapunov方法的稳定性分析表明系统是稳定且渐进收敛的。最后,应用该控制方法对两杆平面自由漂浮空间机器人进行了仿真研究。仿真结果显示自由漂浮空间机器人末端执行器在笛卡儿空间具有良好的轨迹跟踪能力。     

机器人在轨装配无标定视觉伺服对准方法

针对在轨装配过程中机器人"手眼"关系无法进行有效标定及机器人系统和被操作物惯性参数不定的情况，在传统的无标定视觉伺服基础上设计了深度估计器，基于机器人和图像运动的测量数据在线估计目标特征的深度值，并在机器人关节控制环中设计滑模控制器实时控制机器人关节运动，根据反馈图像信息纠正系统误差完成对准跟踪，通过仿真验证了方法的有效性。所提的无标定视觉伺服对准方法使机器人在装配过程中免去了复杂的"手眼"关系的标定程序，克服了机器人系统及被操作物惯性参数不确定性给装配精度造成的影响，提高了"手眼协调"的鲁棒性，保证机器人能够在复杂的太空环境下完成在轨装配任务。     

机器人系统的动态混合力/位置控制的几何原理

 基于在位形空间中受约束系统的几何性质,对机器人系统的运动及所受的约束力进行研究。通过引入法空间及切空间的概念,实现了机器人运动及力的解耦控制,从而简化了控制系统。通过对双臂机器人系统的位置/力动态混合控制的数字仿真,说明本方法简单、可行。     

自由漂浮的空间机器人系统的动力学奇异特性分析及其运动规划

 首先建立了受非完整约束的自由漂浮空间机器人系统的运动学模型,继而深入分析了系统的动力学奇异性,然后,重点探讨了基于 Lyapunov函数的空间机器人避奇异运动规划方法,最后给出了方法的实例仿真并分析了仿真结果。     

Detumbling strategy based on friction control of dual-arm space robot for capturing tumbling target

The rotational motion of a tumbling target brings great challenges to space robot on successfully capturing the tumbling target. Therefore, it is necessary to reduce the target’s rotation to a rate at which capture can be accomplished by the space robot. In this paper, a detumbling strategy based on friction control of dual-arm space robot for capturing tumbling target is proposed. This strategy can reduce the target’s rotational velocity while maintaining base attitude stability through the establishment of the rotation attenuation controller and base attitude adjustment controller. The rotation attenuation controller adopts the multi-space hybrid impedance control method to control the friction precisely. The base attitude adjustment controller applies the dual-arm extended Jacobian matrix to stabilize the base attitude. The main contributions of this paper are as follows: (1) The compliant control method is adopted to achieve a precise friction control, which can reduce the target angular velocity steadily; (2) The dual-arm extended Jacobian matrix is applied to stabilize the base attitude without affecting the target capture task; (3) The detumbling strategy of dual-arm space robot is designed considering base attitude stabilization, realizing coordinated planning of the base attitude and the arms. The strategy is verified by a dual-arm space robot with two 7-DOF (degrees of freedom) arms. Simulation results show that, target with a rotation velocity of 20 (°)/s can be effectively controlled to stop within 30 s, and the final deflection of the base attitude is less than 0.15° without affecting the target capture task, verifying the correctness and effectiveness of the strategy. Except to the tumbling target capture task, the control strategy can also be applied to other typical on-orbit operation tasks such as space debris removal and spacecraft maintenance.     

具有时延的漂浮基空间机器人基于泰勒级数预测、逼近的改进非线性反馈控制

 探讨了本体位置与姿态均不受控的漂浮基空间机器人在时间延迟(简称时延)情况下惯性空间轨迹跟踪的控制问题.利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,分析、建立了漂浮基空间机器人完全能控形式的系统动力学模型及运动Jacobi关系.以此为基础,针对系统存在时延的情况,利用泰勒级数预测、逼近的方法,建立了适用于时延情况下控制系统设计的数学模型.利用该模型,提出了一种空间机器人在时延情况下的改进非线性反馈控制方案.然后运用Lyapunov第二类方法,结合范数以及图形分析的方法证明了在时延情况下整个闭环控制系统的渐近稳定性.文中提到的控制方案能够有效地克服系统存在时延的影响,控制漂浮基空间机器人末端爪手跟踪惯性空间的期望轨迹.系统数值仿真结果证明了上述控制方案的有效性与精确性.     

New nonlinear control algorithms for multiple robot arms

Multiple coordinated robot arms are modeled by considering the arms as closed kinematic chains and as a force-constrained mechanical system working on the same object simultaneously. In both formulations, a novel dynamic control method is discussed. It is based on feedback linearization and simultaneous output decoupling technique. By applying a nonlinear feedback and a nonlinear coordinate transformation, the complicated model of the multiple robot arms in either formulation is converted into a linear and output decoupled system. The linear system control theory and optimal control theory are used to design robust controllers in the task space. The first formulation has the advantage of automatically handling the coordination and load distribution among the robot arms. In the second formulation, it was found that by choosing a general output equation it became possible simultaneously to superimpose the position and velocity error feedback with the force-torque error feedback in the task space     

基于人工势场法的移动机器人最优路径规划

提出一种解决人工势场法目标不可达问题的方法.分析了传统人工势场法中的固有缺陷:目标不可达;在障碍物附近或通过狭小通道时的抖动问题.通过选取适当的增益系数解决了目标不可达问题,使机器人快速到达目标点.用拉紧法去除路径的冗余节点并用极坐标下对称多项式优化出圆滑的最优路径.仿真结果证实了所提方法的正确性和有效性.     

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。