面向时序InSAR的卫星任务规划框架设计

随着国内自主雷达卫星和差分干涉合成孔径雷达技术(D-InSAR)及衍生的时序InSAR技术的发展,以时间序列上重复观测为主的长周期形变监测的应用与日俱增。对遥感卫星地面任务规划系统来说,规划和管理大量有时序关联的重复任务,从而最大限度地满足观测要求,是提升以形变监测为使命的雷达卫星运控效率的关键。在综合考虑雷达差分干涉任务序列性、一致性、周期性特征的基础上,设计了一种面向雷达卫星时序InSAR类型任务的规划框架,旨在规划序列任务时,考虑序列整体特性,进行序列任务组间的冲突检测。基于此方法,对现有的地面任务规划系统进行了优化升级,验证了框架的有效性。结果证明:该方法可快速、自动进行序列任务冲突消解,可为长周期序列任务的规划和管理提供设计参考。     

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

Modeling and experimental validation of sawing based lander anchoring and sampling methods for asteroid exploration

This paper presents a novel lander anchoring system based on sawing method for asteroid exploration. The system is composed of three robotic arms, three cutting discs, and a control system. The discs mounted at the end of the arms are able to penetrate into the rock surface of asteroids. After the discs cut into the rock surface, the self-locking function of the arms provides forces to fix the lander on the surface. Modeling, trajectory planning, simulations, mechanism design, and prototype fabrication of the anchoring system are discussed, respectively. The performances of the system are tested on different kinds of rocks, at different sawing angles, locations, and speeds. Results show that the system can cut 15?mm deep into granite rock in 180?s at sawing angle of 60°, with the average power of 58.41?W, and the “weight on bit” (WOB) of 8.637?N. The 7.8?kg anchoring system is capable of providing omni-directional anchoring forces, at least 225?N normal and 157?N tangent to the surface of the rock. The system has the advantages of low-weight, low energy consumption and balance forces, high anchoring efficiency and reliability, and could enable the lander to move and sample or assist astronauts and robots in walking and sampling on asteroids.     

“嫦娥4号”中继星任务轨道确定问题初探

"嫦娥4号"任务将采用着陆器、巡视器和绕飞地月拉格朗日L2点中继星进行月球背面的探测,中继星已先期发射,进入环绕地月L2点的晕(Halo)轨道。在中继星使命轨道动力学模型的基础上,通过相关仿真工作,开展了中继星在Halo轨道上的摄动源量级及影响定轨预报的主要因素分析,结果表明:太阳光压摄动是其主要影响因素。为降低其相关影响,提高定轨精度,在太阳光压球模型的基础上,结合中继星在轨运行特点及其星体结构特点,提出了一种求解光压等效面积的方法。经仿真分析,使用修正后的太阳光压球模型进行定轨求解,速度精度可提升约一个量级。     

月面冯·卡门撞击坑的着陆选址和科学探测目标浅析

冯·卡门（Von Kármán）撞击坑位于月球背面南极—艾肯（South Pole-Aitken,SPA）盆地中部,是中国“嫦娥4号”计划的优先级较高的探测目标。对该撞击坑的着陆和探测,有助于揭示月球形成和演化的一些关键问题,在月球科学研究中具有重大的意义。论文概要总结了冯·卡门撞击坑的研究意义和科学价值;结合LRO卫星LOLA数据、Clementine UV-VIS数据、GRAIL数据、“嫦娥2号”卫星CELMS等数据,简要分析了冯·卡门撞击坑的地形、成分、深部结构和亮?%rater are analyzed with LRO satellite LOLA data,Clementine UV-VIS data,GRAIL data,and Chang''E-2 CELMS data and their scientific meanings are also presented. Finally,combined with our results and the previous prospects about theVon Kármán crater,three candidate landing sites and the possible scientific discoveries are proposed.     

月球中继通信卫星系统发展综述与展望

中继通信是一些月球探测任务中必须解决的关键问题,特别是月球背面和两极地区的着陆和巡视探测任务以及载人登月任务。对国内外月球中继通信卫星的研究和发展情况进行了综述,在对月球中继通信任务需求分析的基础上,从中继通信体制选择、轨道选择等方面对月球中继通信任务的实现途径进行了分析,并对月球中继通信技术的未来发展进行了展望。     

基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划

为了使太空机械臂在关节锁定故障后仍能继续完成后续任务,提出一种基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划方法。基于牛顿-拉夫逊法计算太空机械臂关节人为限位,完成满足任务需求的退化工作空间求解,通过构造姿态可达度指标,在退化工作空间的基础上建立故障机械臂基坐标系下的位姿可达空间。通过在代价函数中增加最小奇异值代价项改进传统A^*算法,基于改进A^*算法在所建立的位姿可达空间内完成太空机械臂容错路径规划。所提方法综合了位姿可达空间与改进A^*算法各自的优势,实现了关节锁定故障太空机械臂同时满足避奇异与位姿可达要求的轨迹搜索。通过建立7自由度太空机械臂运动学模型开展数值仿真研究,仿真结果验证了所提容错路径规划方法的有效性。     

航空发动机机匣摆线粗加工轨迹规划方法

针对机匣零件粗加工过程中凸台多、加工余量大、材料难切削、刀具磨损快、加工周期长等特点,提出了一种机匣摆线粗加工刀具轨迹规划方法,该方法能有效控制切削过程中刀具负载的变化,改善刀具切削过程中的加热-冷却循环,减缓刀具的磨损,提高机匣粗加工效率。首先,通过对两种摆线模型的分析,建立了摆线铣数学模型,并分析了摆线铣的优缺点;其次,结合机匣零件特点,将模型在精度范围内离散为点模型,利用圆锥将模型展开并建立展开模型与原始模型间的映射关系。通过对可加工区域的划分和平面逼近,生成了适用于机匣零件的摆线粗加工刀具轨迹。最后,分别通过摆线铣刀具磨损实验、平面型腔摆线铣实验和机匣摆线铣实验,验证了摆线铣在降低刀具磨损、延长刀具寿命方面的有效性,以及本文轨迹生成算法在航空发动机机匣实际加工中的正确性和高效性。研究成果能有效缩短加工周期、降低加工成本,提升机匣零件的粗加工效率。     

复杂构型金属橡胶毛坯铺设路径规划

基于金属橡胶毛坯自动化铺设工艺,对遗传算法进行合理改进,进行了复杂构型金属橡胶毛坯铺设的定位销优化设计和路径规划。针对定位销优化设计和路径规划问题,建立了改进的编码、交叉、变异算子,并提出评价因子对遗传算法的迭代过程进行评价。优化的定位销排布和铺设路径可以较好地实现复杂构型金属橡胶毛坯铺设,铺设10层时,优化路径对应的目标函数b的值比经验路径小54%,路径规划作用显著。单层路径规模对铺设效果影响较小;单层路径规模不同时,毛坯内部接触状态随着铺设螺旋卷长度的增加趋于一致。为复杂构型金属橡胶毛坯铺设提供了理论依据。      

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划