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。     

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。     

基于间接法在线能力评估和自主规划技术研究

针对运载火箭推力故障条件下的自主救援任务，研究了一种基于间接法的在线能力评估和自主规划方法。构建了以入轨点能量最大为最优性能指标的最优控制问题。通过数值方法探讨了在满足轨道倾角和入轨点路径角约束条件下，入轨点速度、远地点和近地点跟入轨高度之间的关系，设计了一种与入轨高度相关的特征量来对入轨能力进行评估。以近地点最高为救援轨道选取准则，结合能力评估，研究了一种自主在线规划策略，当判断能够进入圆轨道时，割线法求解最大圆轨道，否则采用牛顿法求解近地点最高的椭圆轨道。仿真结果表明，提出的自主规划方法在有效性、收敛性和实时性上均能满足在线制导需求。     

基于模糊神经网络的导弹最优寻的末制导律

提出了一种适用于一类末制导段采用推力矢量控制的新型导弹的模糊神经网络最优寻的末制导律.在制导律设计时不仅要求导弹能量最省,脱靶量最小,同时考虑了推力矢量控制的非线性特点,并且为改善该神经网络系统的学习效果,在学习算法中还引入模糊学习规则.数字仿真表明所提出的模糊神经网络制导律对于机动目标具有较好的攻击能力.     

基于轨迹在线规划与跟踪律在线计算的自适应再入制导方法

针对高超声速飞行器非标称再入飞行任务的高精度自主制导问题，研究了一种基于轨迹在线规划与跟踪律在线计算的全自主自适应制导方法.该方法基于拟平衡滑翔条件与高精度的规划模型在线生成满足多路径约束的参考轨迹，在跟踪参考轨迹时引入符号函数法在线计算线性二次调节器的反馈增益矩阵，以获得高精度的自适应跟踪律.最后通过远程、近程两种工况的蒙特卡洛打靶仿真验证了该方法的精度与鲁棒性.     

基于分段常值的全电推进GEO卫星制导策略

电推进技术因其比冲高的技术特点在GEO轨道转移中应用可大大减少燃料质量，提高有效载荷质量比，延长任务寿命等。针对全电推进GEO卫星入轨的轨迹优化和制导问题，首先利用间接法获得小推力燃料最优GEO轨道转移的数值解，提出一种多项式曲线拟合最优轨迹的方法，多项式曲线形式简单，可作为参考轨道在星上存储和使用。在多项式参考轨道的基础上，建立了一种分段常值推力跟踪参考轨道的闭环制导策略，在常值推力条件下，轨道要素控制量与控制力有解析关系，简化了制导律设计；将多圈轨道转移问题分解为多个单圈轨道优化问题。结果显示，本文提出的分段常值跟踪制导策略跟踪精度高，和最优轨道相比多消耗7%的燃料。本制导策略控制结构简单，易于工程实施。     

行星着陆自主导航与制导控制研究现状与趋势

行星着陆自主导航与制导控制技术是行星着陆过程的核心技术之一,关系到行星着陆任务的成败。本文基于未来火星和小天体着陆对自主导航与制导控制技术的发展需求,阐述了进一步开展自主导航与制导控制研究的必要性,围绕行星着陆过程环境特点,分析了自主导航与制导控制技术所遇到的挑战,随后概括了行星着陆自主导航与制导控制所涉及的关键技术,并综述了关键技术的研究现状。最后对我国未来行星着陆探测自主导航与制导控制技术的发展方向进行了展望。     

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。     

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。     

基于自适应预测校正的月球软着陆制导控制方法

应用自适应预测制导方法，研究月球软着陆过程中的制导控制问题。作为一种具有逻辑结构的构造性方法，本文概述了自适应预测制导方法的实现步骤。针对月球软着陆过程中制导控制量少于被控制量这一“欠驱动”问题，在已有的基于一阶特征模型的全系数自适应预测校正方法的基础上，将输入输出相等的系统拓展为输入少于输出的“欠驱动”系统，以满足对位置、速度矢量同时进行制导控制的需要。本文针对初始状态误差、推力偏差、质量偏差以及比冲偏差下的软着陆过程，进行了Monte Carlo仿真分析，结果表明，自适应预测制导方法可有效用于月球软着陆过程的制导控制，且具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

Optimal guidance based on receding horizon control for low-thrust transfer to libration point orbits

This paper addresses the design and computation of a guidance law for a transfer mission from an orbit near the Earth to a halo orbit around the libration point L₂ in the Sun–Earth system. The guidance law, which is designed based on receding horizon control and compensates for launch velocity errors that are introduced by inaccuracies of the launch vehicle, is solved using the generating function method. During the design of the closed-loop guidance law, the entire transfer mission, which is considered a nonlinear optimal control problem, is evaluated to obtain a nominal reference trajectory. Using the launch velocity errors and the uncertainty of the model, a spacecraft controlled by the proposed guidance law tracks the reference trajectory. Furthermore, the original Riccati differential equation in the receding horizon control algorithm is replaced by an equivalent convenient form of the Riccati differential equation that is based on the generating function. The high-efficiency solution of the equivalent equation avoids the online direct integration of the original Riccati differential equation, which significantly increases the computational efficiency for the receding horizon control problem. Numerical simulations using a nonlinear bicircular four-body model demonstrate the capabilities of the proposed receding horizon guidance law for the transfer mission. In addition, the generating function method improves the computational efficiency by at least one order of magnitude over the backward sweep method in solving the receding horizon control problem.     

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。      

Deep reinforcement learning for six degree-of-freedom planetary landing

This work develops a deep reinforcement learning based approach for Six Degree-of-Freedom (DOF) planetary powered descent and landing. Future Mars missions will require advanced guidance, navigation, and control algorithms for the powered descent phase to target specific surface locations and achieve pinpoint accuracy (landing error ellipse <5 m radius). This requires both a navigation system capable of estimating the lander’s state in real-time and a guidance and control system that can map the estimated lander state to a commanded thrust for each lander engine. In this paper, we present a novel integrated guidance and control algorithm designed by applying the principles of reinforcement learning theory. The latter is used to learn a policy mapping the lander’s estimated state directly to a commanded thrust for each engine, resulting in accurate and almost fuel-optimal trajectories over a realistic deployment ellipse. Specifically, we use proximal policy optimization, a policy gradient method, to learn the policy. Another contribution of this paper is the use of different discount rates for terminal and shaping rewards, which significantly enhances optimization performance. We present simulation results demonstrating the guidance and control system’s performance in a 6-DOF simulation environment and demonstrate robustness to noise and system parameter uncertainty.     

“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。     

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。     

小天体着陆动力学参数不确定性影响分析

针对小天体不规则程度高、引力场复杂,且物理参数存在较高不确定性的问题,基于小天体着陆动力学方程线性化近似解析解,对各动力学参数不确定性的影响进行了分析。考虑动力学方程线性化带来的误差,引入线性化误差补偿校正方法,建立了探测器轨迹对动力学参数不确定性的敏感度方程。以小行星Eros 433为例,重点分析了目标小天体质量、自转角速度、引力势函数系数,以及探测器初始状态、推力加速度等动力学参数不确定性对探测器着陆轨迹的影响。数学仿真分析表明,针对本文选取的目标小天体,推力加速度扰动为主要影响因素,探测器初始状态的不确定性为次要影响因素,其他参数扰动的影响较小。