基于非线性观测器的非合作目标姿态跟踪控制

非合作目标的姿态角速度、角加速度未知,给在轨服务航天器跟踪非合作目标姿态的控制器设计带来挑战.为解决这一问题,设计了一种非线性观测器,该观测器能够估计出非合作目标状态,然后构造了基于非线性观测器的姿态跟踪控制器,并证明了闭环系统的一致渐近稳定性.仿真结果表明,设计的方法不仅能够实现非合作目标的状态估计,而且实现了对非合作目标姿态的跟踪.     

基于数据驱动的非合作航天器姿态估计与预测方法

针对临近操作对非合作航天器的相对导航问题，考虑角速度测量缺失以及视觉特征丢失，提出了一种融合乘性扩展卡尔曼滤波和姿态预测的框架，实现了对非合作航天器的姿态估计和预测。采用惯性参数对状态向量进行了扩维，在缺少角速度测量的情况下预估了非合作航天器的姿态和相对转动惯量的比值。基于函数拟合和神经网络分别设计了两种姿态预测方法，解决了传统方法误差随时间累积的问题，有效减少了计算成本。最后，通过数值仿真验证了滤波估计和姿态预测算法的实时性和准确性。     

基于双目视觉的非合作目标自主姿态估计方法

针对在轨服务任务对于空间非合作目标的自主相对导航需求,提出了一种基于双目视觉的自主姿态估计方法。该方法以Markley变量描述目标的姿态运动,并利用双目相机对目标表面的特征点进行观测,利用特征点的运动规律与目标姿态运动的相关性,并通过容积卡尔曼滤波算法实现了对非合作目标角速度与自旋轴方向的估计。数学仿真验证了所给出的姿态估计方法,并分析了估计精度的影响因素。     

空间非合作目标惯性参数在轨辨识

在空间冗余机械臂抓捕非合作目标的惯性参数辨识问题中,已有方法大都基于系统动量已知的假设,且辨识过程未考虑基座姿态稳定。针对目标动量未知的问题,设计了具有增量形式的惯性参数分步辨识算法。首先基于线动量方程得到关于质量和质心位置的第一组估计方程,采用增量形式消除未知线动量更新估计方程。辨识结果收敛后根据估计参数计算线动量估计值,代入以转动惯量为未知参数的第二组估计方程中,利用其增量表达式完成对转动惯量的估计。辨识过程中的激励由自适应零反作用控制输入提供,算法在保证基座姿态不受干扰的同时还能对惯性参数精确辨识。仿真结果表明,在30s以内算法已收敛,误差收敛到零的同时,基座姿态角速率控制精度在10^-3以下,说明算法收敛快,精度高,同时还能实现基座姿态稳定。     

输入受限卫星姿态的鲁棒非线性镇定与跟踪控制

研究控制输入受限的卫星在存在外部干扰和转动惯量不确定性时的姿态镇定和姿态跟踪控制问题,利用双曲正切函数的性质分别设计了两种有界鲁棒非线性反馈控制律,并用李雅普诺夫方法证明：通过适当选择两种控制律中的参数,可保证闭环系统角速度误差渐近趋于零,且姿态误差收敛到事先给定的原点小邻域内．仿真结果表明利用所设计的控制律可在控制输入受限情况下有效抑制外部干扰和转动惯量不确定性的影响,达到预期控制目标．     

空间飞行器姿态控制设计和鲁棒性分析

基于奇异摄动思想,将飞行器姿态控制系统分为慢变化的姿态角回路和快变化的角速度回路分别设计。每个回路的设计均采用精确线性化方法。对于内回路即角速度回路,考虑到飞行器转动惯量的参数摄动,应用小增益原理分析了系统的鲁棒稳定性。     

挠性卫星自适应姿态跟踪控制

具有较强变轨或姿态机动能力的卫星,在轨运行过程中其质量特性随着液体燃料的消耗而不断变化,卫星的惯量特性也随之变化,使卫星质量参数呈现不确知的特性。如何在惯量矩阵未知情况下实现挠性卫星的姿态跟踪控制是研究的重点。考虑目标姿态角速度可以时变的一般情形,设计了基于误差四元数的自适应姿态跟踪控制律,给出了稳定性证明。数学仿真结果表明该控制律能够在卫星转动惯量未知情况下,保证卫星本体姿态和跟踪目标姿态。     

星间激光输能姿态指向自适应控制器设计

针对同轨道平面两星之间激光能量传输时的姿态指向控制问题,基于反步（Backstepping）法提出了一种自适应控制器设计方法。该方法先基于罗德里格参数（MRP）对卫星进行姿态描述;然后根据星间激光输能任务对姿态指向的特殊要求通过多个姿态矩阵的转换解算出了用户星期望姿态的表达式;之后基于Backstepping法,设计了自适应控制律,该控制律能解决控制输入有限和转动惯量不确定的问题,而且有效克服空间干扰力矩;最后通过Lyapunov稳定性定理证明了控制系统的稳定性。仿真结果显示,在约15s后,用户星的姿态误差和角速度误差收敛到0,并且角速度和控制力矩的值都在约束条件的范围内,说明文章设计的控制器不仅能够使用户星按最短路径调整到期望姿态,而且能够有效地抑制空间干扰力矩和解决转动惯量不确定的问题,并且通过合理地设计控制参数,可以在保证控制精度和速度情况下使控制输入满足约束条件。     

转动惯量存在不确定性的挠性航天器动态自适应滑模姿态控制

针对存在转动惯量不确定性和外部干扰的挠性航天器,首先构造了一个部分状态观测器估计挠性模态,然后设计自适应律对转动惯量不确定性和外部干扰组成的函数的上界进行估计。最后,在设计的观测器和自适应律的基础上,建立了挠性航天器的基于部分状态观测器的自适应滑模姿态稳定控制律。采用Lyapunov方法证明了在挠性航天器存在转动惯量不确定性和外部干扰时, 所设计的自适应滑模姿态控制律能使闭环航天器姿态系统稳定。最后, 通过数值仿真例子验证了所提出方法的有效性。     

基于观测器的平台无陀螺姿态复合控制

针对超静卫星星体平台无陀螺、载荷敏感器与星体平台执行机构非共基准安装时整星存在姿态异位控制问题,提出了一种基于观测器估计星体平台姿态的复合控制方法。首先,建立星体平台/Stewart平台/载荷的动力学模型,并获得Stewart平台作动器关节空间的等效动力学模型。针对关节空间等效模型,设计super twisting观测器,以作动器平动位移为输入,以载荷和星体平台之间的相对姿态和角速度为输出,实现星体平台姿态和角速度估计。其次,以载荷测量姿态信息为输入,设计Stewart作动器的积分滑模控制律,实现载荷高精度指向控制。以观测器估计的星体平台姿态信息为输入,设计星体平台控制器实现星体平台的稳定控制。Lyapunov稳定性分析表明所设计的观测器和控制器能够保证闭环系统渐近稳定。数学仿真结果表明：在星体平台有陀螺时,载荷能够实现0.1″指向精度;在星体平台无陀螺时,采用观测器估计星体平台姿态并进行控制,载荷亦可实现0.1″指向精度。     

Motion prediction of a non-cooperative space target

Capturing a non-cooperative space target is a tremendously challenging research topic. Effective acquisition of motion information of the space target is the premise to realize target capture. In this paper, motion prediction of a free-floating non-cooperative target in space is studied and a motion prediction algorithm is proposed. In order to predict the motion of the free-floating non-cooperative target, dynamic parameters of the target must be firstly identified (estimated), such as inertia, angular momentum and kinetic energy and so on; then the predicted motion of the target can be acquired by substituting these identified parameters into the Euler’s equations of the target. Accurate prediction needs precise identification. This paper presents an effective method to identify these dynamic parameters of a free-floating non-cooperative target. This method is based on two steps, (1) the rough estimation of the parameters is computed using the motion observation data to the target, and (2) the best estimation of the parameters is found by an optimization method. In the optimization problem, the objective function is based on the difference between the observed and the predicted motion, and the interior-point method (IPM) is chosen as the optimization algorithm, which starts at the rough estimate obtained in the first step and finds a global minimum to the objective function with the guidance of objective function’s gradient. So the speed of IPM searching for the global minimum is fast, and an accurate identification can be obtained in time. The numerical results show that the proposed motion prediction algorithm is able to predict the motion of the target.     

Using consecutive point clouds for pose and motion estimation of tumbling non-cooperative target

This paper proposes a consecutive point clouds-based estimation scheme to resolve the state estimation problem for tumbling non-cooperative space target during the rendezvous phase without a prior knowledge about its structure. First, a consistent pose estimation algorithm is realized by maintaining a global structure of the target that is reconstructed upon the pose graph optimization. Then an extend Kalman filter on Lie group is adopted to estimate the motion and inertia parameters of the target using the pose measurements of the point clouds. Finally, a semi-physical experimental study is carried out to evaluate the performance of the proposed estimation scheme. The result shows that the structure, motion and the inertia parameters can be estimated, and the total computation time is approximately linear with the number of point clouds.     

空间非合作目标交会对接影像测量自适应处理

分析了空间非合作目标影像测量及特征点提取机理,根据对接中特征点识别噪声不确定和空间摄动引起的模型误差,对传统滤波方法进行改进;通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行估计,同时采用渐消自适应方法对模型误差进行处理,增进滤波效果;设计了针对空间非合作目标对接段的滤波器,能够提供对接段相对位置、速度、姿态角及角速率估计信息。仿真结果表明,提出的改进滤波算法能够在测量噪声不确定和模型误差条件下达到较好效果。     

组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定

在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。     

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理，需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题，提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查，采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法，并对二者进行了对比，得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究，引入了相机偏置矩阵，设计了Kalman滤波器，解决了单目相机的距离模糊问题，估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真，姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°，相对位置估计误差在稳定后低于0.5m，相较于真值，误差小于1.67%，主惯量比估计误差在稳定后低于0.01，特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后，滤波状态变量均收敛，并得到具有足够精度的估计，成功解决了单目相机深度信息缺失问题。     

ESO-based event-triggered attitude control of spacecraft with unknown actuator faults

An event-triggered control strategy based on extended state observer (ESO) is proposed for the attitude tracking problem of small plug-and-play spacecraft with uncertain inertia parameters, external disturbances, and actuator faults. A simplified controller is developed based on the angular velocity and the general disturbances estimated by the provided ESO using the information of the system inputs and the angular velocities. In the designed event-triggered sampling mechanism, a state-dependent event-triggered strategy determines the triggering instant of the controller to reduce the frequency of information transmission between the controller and the actuator. In comparison with the previous literature, this paper considers uncertain inertia parameters, external disturbances, and actuator faults as general disturbances estimated by ESO, especially for the actuator faults. The inputs of ESO are the error of the angular velocities, which can simplify the controller design. Moreover, the designed ESO can effectively attenuate the influence of measured noises generated by the gyroscopes. The proposed event-triggered policy balances the performance of event-triggering and the control stability performance, which reduces the final state convergence regions without increasing more triggering times compared to existing studies. Furthermore, the investigated policy achieves Zeno-free triggering. Numerical simulations verify theoretical results.     

卫星编队对空间非合作目标测距相对导航精度分析

针对单颗卫星对空间非合作目标测距不能估计全部相对运动状态的问题,提出利用编队中多颗卫星同时测距相对导航。建立了相对运动状态估计的系统模型;推导了系统可观测矩阵;通过计算系统可观测度和采用无迹卡尔曼滤波（UKF）对目标相对运动状态进行估计,研究了观测矢量方向和数量与相对导航精度的关系。结果表明双星测距能估计全部相对运动状态,观测矢量夹角越大,相对导航精度越高,在编队尺寸远小于目标距离的前提下,多于两颗的卫星测距并不能明显提高相对导航精度。     

基于单目视觉的空间非合作目标相对运动参数估计

提出了一种估计空间非合作目标相对运动参数的单目视觉方法,该方法将相对运动参数估计问题描述为一个非线性约束优化问题．通过迭代求解特征值问题来确定基本矩阵,将基本矩阵分解可得到相对运动参数的4个可能解,给出了消除旋转矩阵多义解的简单判断准则．数值仿真结果验证了该方法的有效性．