地月空间发展的若干工程与技术问题

针对地月空间发展的关键工程与技术问题，从地月空间运输、月球和小天体资源、月面机器人、地月空间经济圈等角度开展了研究。地月空间运输分为天地往返、地月转移和月面升降等阶段，需要根据不同阶段的环境特征发展不同的飞行器、运输方式和重复使用方案，并考虑地球空间站与载人月球探测的一体化设计。地球静止轨道是理想的地月空间工业园区，月球空间的真空、低重力、低温以及充足太阳能等条件为发展磁悬浮、太空电梯、天钩等电气化运输提供了便利；面对严酷的月面环境和稀缺的人力资源，月面机器人将发挥先导性和主力军作用，用于基础设施建设、航天员陪伴与辅助、人机协作等。地月空间发展不仅仅是载人登月，而是以建立地月空间经济圈为目标，促使国家利益从地面、海洋延伸至地月空间，推动太空产业从围绕地球向围绕地月空间发展，加速人类社会由地球文明向太阳系文明迈进。     

一种空间机器人用复杂末端执行装置的可靠性验证方法

对空间机器人用末端执行装置的功能展开分析，确定表征产品功能的可靠性特征参数和分布类型，提出一种可靠性试验验证方法。结合空间站机械臂末端执行器给出具体应用验证，包括产品分析、可靠性模型的建立、特征量和分布类型的确定、样本量的选取和故障判据等内容，为其他复杂空间产品的可靠性验证提供思路。该验证方法基于计量型可靠性试验的基本思路，通过极小的样本量完成产品的可靠性验证，大幅缩减研制经费，降低科研成本。     

下肢康复机器人动力学建模约束违约抑制

U-K理论为获得约束多体系统的解析动力学方程提供了新的理念，但由于数值近似和截断误差等因素的影响，动力学方程在位置和速度层面上存在约束违约。Baumgarte约束违约稳定法（BSM）通过约束修正得到稳定的动力学方程。然而，Baumgarte参数的选择通常涉及一个试错过程，可能会出现失效的仿真结果。为此，利用经典的四阶Runge-Kutta法研究了Baumgarte参数选取问题，创建了基于BSM修正后的U-K理论的机器人系统解析动力学方程。以下肢康复机器人为研究对象仿真分析，结果表明:利用所提方法可以有效抑制约束违约，关节角度误差控制在-5×10-3（°）~5×10-3（°）范围内；关节角速度误差控制在-2×10-4~2×10-4 rad/s范围内；机器人末端执行器运行轨迹能够很好地贴近系统预定的目标。      

大型复杂构件机器人加工稳定性研究进展

工业机器人正逐步应用于大型复杂构件的制造与装配领域，其加工稳定性是实现大型复杂构件高精、高效、高质量加工的基础，颤振抑制是实现机器人稳定加工的重要途径。与数控机床单一颤振类型不同，机器人加工颤振主要由再生型颤振和振型耦合型颤振构成，二者共同作用加剧了稳定性解析的复杂度。国内外学者在机器人加工颤振形成机理、颤振预测与控制等方面开展了理论与实验研究，并取得了诸多成果，但研究仍处于起步阶段。目前，机器人加工颤振产生机理尚不明确、稳定性理论解析方法尚不全面、颤振控制技术尚不成熟，工程应用尚未普及，加工稳定性研究的深度和广度仍有较大提升空间。为此，从机器人加工颤振机理、颤振规避方法、颤振抑制方法及加工稳定性应用案例分析4个方面对国内外文献进行了全面总结，并提出后续发展方向，可为大型复杂构件机器人加工稳定性的研究提供指导。     

面向机器人原位加工的大型飞船舱体变位姿态优化方法（英文）

在利用机器人实施大型飞船舱体的原位加工时，对舱体旋转变位次数与机器人整体加工性能的关注引入了一双目标优化问题。本文基于机器人刚度特性和非支配排序遗传算法，提出了一种舱体变位方案优化方法。首先，设计了以机器人笛卡尔刚度为基础的特征加工质量评价指标，并建立了原位加工过程模型。其次，为应用非支配排序遗传算法，提出了一种加工过程的双染色体编码方法及相应的交叉变异算子。此外，通过修复算子处理频繁出现的非法编码，保证了算法的寻优效率。仿真及实验研究的结果表明，适当增加舱体变位次数能够有效提升机器人的加工性能，并在工质量和时间成本上实现综合优化。     

腿臂融合型在轨装配机器人运动建模与步态规划

针对目前机器人在轨装配存在的作业效率低、空间操作受限、环境感知不完全等问题，提出一种腿臂融合型在轨装配机器人。首先，使用D-H法建立了腿臂融合型装配机器人运动学模型，并对其单个腿部进行正逆运动学分析，得到单个腿各个关节角和足端之间的运动关系；其次，分析了腿臂融合型装配机器人的行走步态和装配步态，行走步态中分析了二步态和三步态，装配步态中分析了单臂装配和双臂装配，使机器人达到平稳的行走和装配；最后，基于ROS(robot operating system)搭建仿真平台并对行走步态进行了仿真验证，结果表明提出的方法能够有效用于该机器人的行走。     

基于深度强化学习的四足机器人后空翻动作生成方法

四足机器人灵巧运动技能的生成一直受到机器人研究者们的广泛关注,其中空中翻滚运动既能展现四足机器人运动的灵活性又具有一定的实用价值.近年来,深度强化学习方法为四足机器人的灵巧运动提供了新的实现思路,利用该方法得到的闭环神经网络控制器具有适应性强、稳定性高等特点.本文在绝影Lite机器人上使用基于模仿专家经验的深度强化学习方法,实现了仿真环境中四足机器人的后空翻动作学习,并进一步证明了设计的后空翻闭环神经网络控制器相比于开环传统位置控制器具有适应性更高的特点.     

面向空间操作的软体机器人：驱动、建模和感知

针对现有空间机器人难以满足在轨服务任务需求的问题，提出了将软体机器人进行空间应用的设想。在梳理软体机器人自20世纪至今发展历程的基础上，将软体驱动器分为流体驱动、形状记忆材料驱动、电驱动等几类，对比了不同驱动方式的驱动机理和适用环境。讨论了软体变刚度机构对于软体机器人操作能力的提升。分析了软体机器人运动学建模和动力学建模的困难性并总结了目前的研究方法。此外，提出了将柔性传感技术与人工智能算法相结合以提高软体机器人的智能化水平。最后分析了软体机器人空间应用可能面临的关键技术挑战，为未来空间软体机器人研究提供参考。     

基于认知结构SOAR的机器人路径规划

针对环境未知、目标位置已知情况下机器人路径规划问题,提出了一种基于认知结构SOAR的探索方法。首先,结合箱子移动问题介绍了SOAR的基本概念及求解机制;其次,在讨论了人的行为模型和SOAR的决策过程基础上,设计了基于SOAR-Agent的行为建模方法;最后,利用本文提出的方法,设计长期知识,使机器人能够模拟人在未知动态环境下向目标搜索的行为。通过仿真实验,对比分析了长期知识的完备程度对机器人顺利完成任务的影响,同时也验证了该方法的有效性。     

基于横向二次射流的水下推力矢量方法

提出一种基于横向二次射流的水下推力矢量技术,通过二次射流的横向速度场诱导主流发生偏转,建立了推力矢量偏角与流速偏角的数学关系,证明了通过主流偏转实现推力矢量偏转的有效性。通过数值计算方法分析了不同二次射流深度、不同二次射流/主流体积比及不同二次射流/主流速度比条件下主流偏转角度变化。结果显示:随着二次射流深度的增加,主流受到壁面阻碍作用增强,因而偏转角度减小。随着二次射流/主流体积比的减小,出口负压区所占比例减小,主流偏转角度增加,且当体积比减小到一定值后,负压影响可以忽略,主流不再随体积比而变化。主流偏转角度随速度比增加而增加,且在速度比一定的条件下,速度数值的变化对主流偏转没有影响。设计了一种主流为圆形射流的水下矢量推进器,对其数值分析结果揭示:当位于射流中剖面同侧的二次射流全部作动时,主流可以取得最大的偏转角度,且主流的偏转方向可以通过使不同的二次射流组合处于作动状态进行控制。