GEO光学遥感卫星阳光入侵规避方法

地球静止轨道(GEO)光学遥感卫星的相机每天午夜时分存在阳光入侵问题,致使相机焦面存在潜在损伤,严重时将影响卫星的使用寿命。文章调研了国内外GEO光学遥感卫星针对此问题的解决方式,在综合考虑相机、电能、机动、热控、测控等各项影响因素之后,提出了一种应用约束规避算法的阳光入侵规避方法,首先将卫星设计的工程约束条件转换为空间几何约束条件,通过将明确约束参数后的算法引入卫星姿态控制器来调整卫星姿态指向,避免阳光入侵相机内部。典型工况的仿真分析结果表明:在规避过程中,相机光轴矢量与阳光入射矢量夹角满足约束条件,此方法有效,可满足卫星在轨应用。     

基于A*和TEB融合的行人感知无碰跟随方法

移动机器人通过跟随一个指定行人实现导航是一种便捷的方式。针对行人跟随中的机器人跟随和避障问题,提出了一种基于路径规划的无碰跟随方法。该方法结合激光点云分割提供的非行人障碍信息生成静态障碍代价地图,并根据3D行人定位结果,利用基于无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter,UKF）和最近邻联合概率数据关联（Nearest Near Joint Probabilistic Data Association,NN-JPDA）的多行人跟踪器估计干扰行人运动状态,进而生成动态行人代价地图。在此基础上,基于A^*的全局规划器结合静态障碍代价地图输出指向目标行人的全局路径,而基于时间弹性带（TEB）算法的局部规划器也将动态行人代价地图纳入考虑范围以规划优化的局部路径,这能够帮助机器人实现行人感知的避障且跟随全局路径。通过低频全局规划与高频局部规划结合的方式实现对目标行人安全无碰的跟随。实验验证了所提方法的有效性。     

基于罚函数序列凸规划的多无人机轨迹规划

多无人机（UAVs）轨迹规划是具有非线性运动约束和非凸路径约束的最优控制问题。引入序列凸规划思想,将非凸最优控制问题近似为一系列凸优化子问题,并利用成熟的凸优化算法进行求解,以更好地权衡最优性和时效性。首先,建立了多无人机协同轨迹规划的非凸最优控制模型。然后,利用离散化和凸近似方法将其转换为凸优化问题,包括对无人机运动模型的线性化,以及对威胁规避约束和无人机碰撞约束的凸化。同时,提出了一种离散点间的威胁规避方法,保证无人机在离散轨迹点间的飞行安全。在凸优化模型的基础上,给出了基于罚函数序列凸规划求解多无人机轨迹规划的具体框架。最后,通过数值仿真验证了方法的有效性,结果表明该方法在多机轨迹规划结果的最优性和时效性都要优于伪谱法,而且优势随编队数量的增加而增大。     

多自主翼伞系统建模及其集结控制

当前对翼伞系统的研究主要集中在单个翼伞,但实际空投中一般需要使用多个翼伞,才能完成大量物资、装备的空投补给任务,而多个翼伞同时空投时,将会出现翼伞需要集结、相互间需要避免碰撞等在单翼伞空投时不存在的问题。现有的单翼伞系统已能通过GPS/惯导系统及其他板载传感器实现自主飞行,针对多个自主翼伞的空投任务设计算法,以控制下降翼伞之间的相互运动,实现多翼伞系统的集结和避碰。首先以质点模型为起点,通过引入新的独立变量,并将翼伞运动转换至风固定坐标系,使得单个翼伞质点模型降维为非线性降阶模型,进而得到多自主翼伞模型,在此基础上提出了一种集结控制算法,利用每个翼伞自身的状态信息和相邻翼伞的状态信息,采用势场法使得多翼伞实现集结并避免碰撞,最后一致地降落至地面。仿真结果表明多个自主翼伞实现了集结,减小了翼伞的着陆散布,降低了翼伞之间的碰撞风险,验证了该方法的有效性,可以为进一步研究多自主翼伞协同控制提供理论参考。     

空间碎片预警中的碰撞概率方法研究

由于空间碎片对飞行在地球轨道上的航天器危害日益严重,所以必须采取一些有效的防护措施,对于那些直径大于10 cm的碎片,通常是采用主动规避的方法来进行防护.为了避免传统的Box判据造成的过多错误预警,碰撞概率模型开始被应用于空间碎片预警,本文以空间站为例,将碰撞概率方法与传统Box区域判定法进行比较,介绍碰撞概率计算模型的建立方法,基于位置误差矩阵的碰撞概率Pc的算法,并针对实际交会事例进行了计算和分析.      

一种新型车辆智能避撞预警模型设计

针对目前单阈值避撞模型所具有可反应时间单一的缺点,设计了一种基于多级报警规则的避撞预警模型,为驾驶员提供了一个渐进的反应时间,在紧急情况下使其有更多时间来避免碰撞发生.对车辆行驶过程中驾驶员的信息感知特性进行分析,为模型的建立提供相应的理论基础.设计了基于多级报警规则的避撞预警模型,并对模型的设计过程进行了详细的论述.利用实测数据对给出的模型进行了实证研究,结果表明多级报警避撞预警模型能使驾驶员更加舒适的驾驶车辆,并为智能避撞预警系统的建立提供了良好的模型基础.      

基于ANFIS的避撞算法

应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了车辆避撞算法模型,为加快收敛速度,运用线性递归最小二乘法(RLSE)和最陡下降法(SD)组成的混合算法通过前向和后向通道分别进行了模型的前提参数和结论参数的辨识.为取得模型训练所需的数据对,设计了两车跟随的实验,试验中尝试性的采用GPS来获取两车的车间距和车速差,经过模型训练和仿真输出,该方法能够模仿驾驶员的操作,并且操作更为平滑.这种方法改变了以往采用经验来确定隶属函数的缺陷,使模型的建立更为可靠.      

Robust formation control for missiles with obstacle avoidance

This paper investigates the robust formation control for missiles with obstacle avoidance.A sliding mode surface that is asymptotically stable is firstly presented by the collision avoidance potential function and hyperbolic tangent function. Based on the sliding mode surface, a robust formation controller with obstacle avoidance is designed for missiles. To improve the convergence rate,a finite-time controller which can deal with the formation control for missiles is given using an improved sli...     

基于人工势场的星群松散编队控制

利用低成本的微纳卫星组成星群协同执行空间任务,近年来引起了航天界的广泛关注.针对星群松散编队控制任务,将人工势场法和基于相对运动动力学方程的速度反馈控制相结合,在各颗卫星和目标之间构造吸引势场,在各颗卫星之间建立基于位置信息的避碰势场,在空间障碍物附近建立避障势场,同时引入速度反馈控制律,综合实现星群松散编队控制,并通过仿真算例验证了控制方法的有效性.