月球软着陆动力下降制导控制技术综述与展望

未来的月球着陆任务将着力于开发月球资源、建立月球基地,这些都离不开月球软着陆技术的支持;而要实现探测器在预选点安全精确地着陆,就离不开动力下降制导控制技术的支持。本文系统地总结了两种成功的月球软着陆及其制导方式,对已有的制导控制方案及其研究进展进行了详细的阐述和对比分析。以未来的月球采样返回和月球基地任务为潜在工程目标,对下一代的月球软着陆动力下降的制导控制及其所涉及的关键科学技术问题进行了比较全面的分析和展望。     

月球重力转弯软着陆的模糊变结构控制

针对月球软着陆的最终段,提出了以重力转弯方式进行软着陆的模糊变结构制导律.首先设计了次优滑动面,然后引入模糊控制器,使滑动变量逐渐收敛到0,实现安全着陆.考虑了发动机推力偏差、着陆器初始质量估计偏差、月球引力加速度偏差、初始条件干扰、敏感器测量误差及姿态跟踪误差.并用Monte Carlo技术验证了所设计的模糊变结构制导律具有很强的鲁棒性,能够克服各种随机偏差及干扰的影响.因此,所设计的软着陆制导律是可行的,并且只须以斜向距离和斜向速度作为输入,工程实现简单.      

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。     

月球引力转变软着陆的制导控制研究

对于月球引力转变软着陆过程,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控制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,给出了引力转变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。     

月球精确软着陆李雅普诺夫稳定制导律

为实现在月球表面期望的着陆点进行精确软着陆,以月球精确软着陆三维球体非线性轨道动力学模型为基础,采用李雅普诺夫直接法,构造了基于能量的李雅普诺夫函数,设计了跟踪收敛滑动模态的精确制导律,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了该制导控制律的全局指数稳定性,给出矢量推力实现方法.仿真表明,该制导方法能够满足月球精确软着陆的需要.     

无人月球科考站构建与运行关键技术初探

无人月球科考站对月球资源的长期深度勘查与开发利用具有重要意义,已成为当前航天大国抢占的空间科技战略制高点,识别其构建与运行过程中的关键技术,是无人月球科考站工程必须解决的首要问题。对此,给出了一种无人月球科考站的组成方案,指出了其构建与运行的基本过程及面临的主要问题,针对上述问题提出了应当突破的关键技术,包括主动软着陆系统设计、软着陆安全边界辨识、装备自适应移动步态规划、月面综合环境致损等效、装备服役寿命预测与控制等。进而对关键技术突破所涉及的基本研究内容进行了初步分析,并给出了无人月球科考站分步构建与运行的工程实施建议,为我国未来无人月球科考站的研究与工程实施提供参考。     

月球精确软着陆制导轨迹在轨鲁棒跟踪

为实现在月球表面期望的着陆点进行精确软着陆(PPL),在开环制导规划出的最优标称轨迹基础上,考虑动力下降过程中的干扰和不确定性,对在轨闭环轨迹跟踪制导方法进行研究.针对月球PPL三维球体非线性轨道动力学模型,充分考虑自主制导的鲁棒性、实时性要求,采用动态平面控制技术的思想,解决退步法存在的"计算复杂性膨胀"问题,并证明了闭环系统的稳定性.仿真算例表明,该方法不仅算法简单,过渡过程能够实现快速跟踪,而且能够保证稳态跟踪误差在预先给定的范围之内且可以自由调节.     

“嫦娥三号”探测器软着陆自主导航与制导技术

"嫦娥三号"探测器首次实现了我国航天器在地外天体软着陆,制导导航与控制技术是软着陆任务成功的关键。针对高安全和高可靠软着陆任务的要求,设计了包含接力避障的软着陆飞行程序,提出了单波束分时修正与多波束融合修正的自主导航方法和自适应动力显式制导、无迭代多项式粗避障制导以及内外环结合的精避障制导等方法。实际在轨飞行结果表明,导航算法提供了高精度的状态估计,制导算法实现了高精度状态控制和有效避障机动,确保了软着陆落月的安全性和可靠性。     

基于MPSC和CPN制导方法的协同制导律

针对带有末端攻击角度约束的多导弹协同制导问题,运用模型预测扩展控制（MPSC）和协同比例制导（CPN）,设计了一种满足末端攻击角度约束的多导弹协同次优制导律。阐述了MPSC制导方法的基本理论,详细给出了控制量表达式以二次形式近似时MPSC制导律的设计过程。采用CPN对MPSC制导方法的初始控制量进行猜测,并确定协同攻击时间。仿真时考虑两枚导弹对地面静止目标进行协同攻击。仿真结果表明,两枚导弹攻击时间偏差和末端攻击角度偏差均可控制在给定范围内,即本文所设计的制导律在实现多导弹协同攻击时,还可以很好地满足末端攻击角度约束。      

基于在线气动参数修正的预测制导方法

针对高超声速滑翔飞行器,提出了一种基于在线气动参数修正的预测制导方法.研究了再入过程中受到的各种飞行约束,给出了多约束下控制量设计的基本方案.分析了传统预测制导法在落点预测过程中存在的气动参数偏差影响,引入综合升力系数与综合阻力系数,并对其进行在线参数估计以及参数修正,以提高制导方法的适应性.基于气动参数修正方法,完成了纵向与横侧向制导律设计.设定较大的轴向力、法向力系数组合偏差对该方法进行了验证,并考虑再入初始条件和再入气动参数的不确定性,进行了蒙特卡洛仿真.结果表明:预测制导法中引入气动参数的在线估计与修正环节,可保证其制导精度,尤其对再入过程的气动扰动具有较强的适应能力.     

过载约束下的探月飞船再入轨迹的在线设计

研究了以第二宇宙速度返回地球的载人探月飞船的再入制导律设计问题.针对基于落点分析的数值预测-校正算法不能有效满足再入过程的气动过载约束条件的问题,提出一种基于解析计算的常值气动过载算法与基于数值积分的预测-校正技术相结合的融合再入制导方案,在线生成了同时满足过载约束和落点精度要求的再入轨迹.数值仿真表明提出的制导算法不仅能满足达到高精度着陆的要求,还能满足气动过载约束要求.在一定的再入初始条件下,探月返回飞船可以不必采用逻辑复杂的阿波罗式跳跃再入方案.这一方案可为即将展开的载人探月活动制定月-地返回轨道和再入策略提供参考.     

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.     

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。     

行星软着陆GPS有模型强化学习制导方法

由于距离地球较远、测控延时误差较大、飞行环境十分复杂且难以提前预测，行星软着陆的自主制导技术目前存在水平位置估计困难、导航参考信息匮乏、复杂地形着陆困难等挑战。针对行星软着陆存在的困难和挑战，提出了基于引导策略搜索算法的有模型强化学习制导方法，实现了着陆器在初始状态受到扰动时，无需重新规划，仍能在满足约束条件的情况下降落在指定位置。该方法将迭代线性二次调节器作为控制器，产生初始轨迹；其次，使用多层神经网络拟合制导策略；最后，利用控制器监督策略学习，进而收敛产生可行策略。针对行星表面软着陆的仿真验证结果显示该算法仅通过几次循环，即可以实现初始状态变化的快速软着陆。一方面表明了基于有模型强化学习的数据高效利用率，另一方面也证明了强化学习方法在深空探测领域中具有广阔的应用前景。     

Fuel-optimal and Energy-optimal guidance schemes for lunar soft landing at a desired location

Two guidance schemes (i) fuel-optimal (ii) energy-optimal to realize soft landing at a desired location on the moon are developed using the optimal control laws. The optimal control laws are obtained by solving a two-point boundary value problem formulated based on Pontryagin’s principle. The guidance laws, adapted from the optimal control laws, are obtained as a function of unknown co-state variables. Differential Transformation (DT) technique is employed to determine the unknown co-states at each time instant of landing trajectory using the information on the current vehicle state, target landing site (loaded on-board apriori) and the time-to-go. The numerical integration of co-state dynamics is avoided due to the DT based approach. The time-to-go, a critical parameter for any guidance scheme, is computed and updated real time using a simple strategy which uses the current and end states. The simple strategy for time-to-go works well even when the shape of the trajectory is nonlinear. Extensive analysis is carried out to evaluate and compare the proposed guidance schemes. Further, the proposed schemes are compared with other popular guidance schemes. The DT based proposed schemes help quantify the landing masses for fuel-optimal and energy-optimal objectives. Other features of the proposed schemes are that they do not assume constant gravity field and independent of reference trajectory.     

月面无人自主采样返回任务动力下降点确定及验证

动力下降点确定是实施月面软着陆的重要环节，是多系统间复杂迭代的过程，涉及轨道设计、制导律设计、着陆目标的采样区确定、着陆及起飞安全分析。其设计结果直接影响了最终着陆点的位置和着陆过程的着陆安全，也间接影响采样安全和采样工程目标的实现结果。针对嫦娥五号在实施月面软着陆前确定动力下降点的任务需求，提出了通过多次轨道控制与最优标称制导轨迹搜索联合控制策略的动力下降点确定方法。首先，根据月面无人自主采样返回任务设计总结了动力下降点确定原理和约束条件；然后，详细论述了月面无人自主采样返回任务软着陆过程动力下降点确定方法；最后，通过嫦娥五号在着陆前主要的几次轨控实施结果分析了其对动力下降点的影响，同时综合了着陆区地形分析及着陆、起飞安全性分析，对动力下降点进行确定并根据最终在轨飞行结果进行验证。验证结果表明，基于“逐次逼近寻优方法”的月面软着陆环节动力下降点的确定方法有效，可以为后续地外天体软着陆等任务提供参考和借鉴。     

月球软着陆的高精度自主导航与控制方法研究

提出了一种月球软着陆的高精度自主导航和控制方法.根据测距波束视线相对月面的几何关系,确定本体系的月心方向,组合利用测速仪获取的本体系三维速度确定本体系相对轨道系的姿态、速度及高度,并根据确定的参数性质选取适应的制导和控制方法.算法基于直接测量数据确定和控制姿态、高度和速度,不受惯性导航误差的影响,可以有效地提高姿态、速度与高度的确定精度和控制精度.数学仿真表明了算法的有效性.