时间代价启发式多月基装备协同任务规划方法

针对月球科研站构建中优化整体任务用时的需求,提出时间代价启发式多月基装备协同任务规划方法。面向月球科研站构建过程中的原位和路径任务,构建双类型任务关系图,并提出多位置转移时间代价启发式策略引导此图的搜索方向,使规划器沿局部最短耗时任务路径逐个处理任务,降低装备路径转移的时间代价;提出时间代价启发式装备选择策略,从而均衡月基装备任务负载,缩短装备工作时长。最后,以包含资源开采、物料运输、设施建设等任务的月球科研站构建场景为例,对规划算法进行仿真验证。结果表明,此算法能够生成满足复杂约束的多装备协同规划序列。与传统规划方法相比,本文方法得到的月基装备任务序列冗余路径少、任务用时短,可实现多装备在多任务中的高效分时复用。     

多约束多星快响巡察任务规划方法

多星快响巡察任务是指多个目标卫星出现不明状况,巡察服务平台在短时间内进行轨道转移,携带多个子航天器对目标进行飞越巡察。对于该问题的任务规划,首先基于共面机动给出了平台调相策略并建立了满足光照和机动能力等约束的巡察窗口筛选计算模型;其次提出了一种贪婪搜索和多轮规划的方法,用于确定任务分配方案和巡察次序;最后在高精度轨道模型下验证了方法的有效性并将该方法与混合编码遗传算法进行了对比。在算例中,该方法的优化效果稍优于混合编码遗传算法,而且求解效率是后者的约227倍,表明贪婪搜索和多轮规划方法更适用该问题的高效求解。     

地球同步转移轨道数字式太阳敏感器视场局部修正

地球同步转移轨道远地点点火期间,星敏可能无法正常工作,提出了数太视场局部修正方法：在星上计算能力充裕、卫星平台稳定的巡航对日模式下,星敏可正常工作,通过规划卫星姿态机动,使太阳在数太视场内的运行轨迹形成一个局部封闭区域,且这个区域需包含远地点点火期间太阳运行运动路径,地面通过遥测获取姿态机动期间数太和星敏数据,并以星敏数据为基准,采用二维平面拟合的方式完成对数太视场局部修正。数学仿真结果显示,修正区域内数太测量误差比修正前小一个数量级,说明了该方法的有效性。     

能量最优的航天器连续动态避障轨迹规划

针对传统脉冲避障算法在航天器轨迹规划应用中存在对瞬时推力依赖性强且燃料消耗量大的问题,提出能量最优的连续动态避障算法。该算法首先基于线性相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了相对运动能量最优模型,同时验证了模型最优性;其次将动态障碍物的 y 向运动误差偏移与正态分布概率引入避碰安全距离模型,修正了追踪航天器动态避障的范围,确定了安全距离矢量长度,增强了规避障碍的可靠性;最后通过障碍物速度矢量与追踪器航天器速度矢量夹角确定动态避障点方向,减少燃料消耗的同时提高了避障的有效性、准确性。通过仿真验证,该算法可以自适应选取规避障碍点,有效规避动态障碍;工质燃料消耗较小,有效延长航天器在轨寿命。     

适用于深空探测器的时间线转移路标启发式规划方法

针对深空探测器各子系统状态并行及约束耦合的特点,设计了最大转移代价计算方法,并在此基础上提出了时间线路标提取方法。然后,针对路标集合重复计算耗时长的问题,提出了路标增量式搜索算法实现路标集合动态快速更新,并进一步结合最大目标节点筛选策略提出了时间线转移路标启发式规划方法。仿真结果表明,时间线转移路标启发式规划方法能够有效减少冗余规划步数,提高规划求解效率。     

单目标概率约束规划的微种群免疫优化算法

针对无先验随机分布信息的单目标概率约束规划,探讨了微种群免疫优化算法。算法设计中,受危险理论启发设计微种群免疫优化算法进化框架;借助估计值的误差幅度,提出2个方法分别估计概率值和目标值;依据个体间的优劣关系,划分群体为3个类型子群协同进化;构建生命周期模型,设计自适应的交叉与变异概率、变异策略,结合交叉算子促进子群信息有效交流,并沿不同方向协同进化。数值实验统计结果说明:所提算法拥有良好的搜索效率、搜索效果及降噪能力,具有一定的竞争力和应用潜力。      

机器人问题求解中的评价函数及矛盾和冗余的消除

本文提出了一种求解复杂的机器人问题的算法,该算法采用子问题求解与分层策略相结合,在动作规划过程中,建立了初始状态下的前指针和目标状态下的后指针,并形成一个决定动作排序优先级的评价函数,按不同的空间和时间段的差异,将全局的动作序列划分为若干子区域。本算法证明只需在子区域范围内消除冗余和矛盾,即可大大地提高系统的效率,在子区域范围内出现矛盾时,用优先级高的动作取代优先级低的动作,变矛盾为冗余,最后保留排在最前面的动作,而删除后面相同的动作,即消除了冗余。     

基于航迹片段树的快速四维航迹规划方法

为消除起飞时间误差以及飞行过程中各种干扰对无人飞行器到达指定地点时间的影响,提出了一种基于航迹片段树的快速四维航迹规划方法.结合现代无人飞行器特点,利用改进的稀疏A*算法,生成遍布规划空间的航迹片段树,根据指定目标位置直接从航迹片段树中寻求最优叶节点,通过回溯及速度优化设置,快速获得能消除各种时间误差的飞行航迹.试验结果表明,本算法能快速完成四维航迹规划,满足飞行器按指定时间达到指定地点的要求.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机“凸壳”模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

基于混合整数线性规划的爬壁机器人路径规划

为研究City-Climber爬壁机器人在3D建筑物环境中的路径规划问题,基于混合整数线性规划(MILP, Mixed Integer Linear Programming),提出了一种适用于City-Climber的路径规划方法.为了用MILP方法解决避障问题,首先用限制机器人控制输入的方法对City-Climber的数学模型进行解耦和线性化,再介绍了用MILP方法对控制输入进行描述的数学表达式,并提出了适用于爬壁机器人的新型代价函数,最后以一个方形房间为运动环境,用AMPL和CPLEX优化软件,以及Matlab软件解算路径规划问题.仿真结果表明:MILP方法较好地解决了City-Climber在3D环境下的路径规划和避障问题.