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Lijun Zong Jianjun Luo Mingming Wang Jianping Yuan 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2018,61(8):1997-2009
This paper presents a novel obstacle avoidance constraint and a mixed integer predictive control (MIPC) method for space robots avoiding obstacles and satisfying physical limits during performing tasks. Firstly, a novel kind of obstacle avoidance constraint of space robots, which needs the assumption that the manipulator links and the obstacles can be represented by convex bodies, is proposed by limiting the relative velocity between two closest points which are on the manipulator and the obstacle, respectively. Furthermore, the logical variables are introduced into the obstacle avoidance constraint, which have realized the constraint form is automatically changed to satisfy different obstacle avoidance requirements in different distance intervals between the space robot and the obstacle. Afterwards, the obstacle avoidance constraint and other system physical limits, such as joint angle ranges, the amplitude boundaries of joint velocities and joint torques, are described as inequality constraints of a quadratic programming (QP) problem by using the model predictive control (MPC) method. To guarantee the feasibility of the obtained multi-constraint QP problem, the constraints are treated as soft constraints and assigned levels of priority based on the propositional logic theory, which can realize that the constraints with lower priorities are always firstly violated to recover the feasibility of the QP problem. Since the logical variables have been introduced, the optimization problem including obstacle avoidance and system physical limits as prioritized inequality constraints is termed as MIPC method of space robots, and its computational complexity as well as possible strategies for reducing calculation amount are analyzed. Simulations of the space robot unfolding its manipulator and tracking the end-effector’s desired trajectories with the existence of obstacles and physical limits are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed obstacle avoidance strategy and MIPC control method of space robots. 相似文献
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针对主从式航天器编队过程中存在的通信距离约束、航天器之间的碰撞以及空间干扰等问题,提出一种基于非线性干扰观测器和人工势函数的分布性协同控制方法。当初始通信网络连通时,通过在分布式协同控制器中引入吸引势函数,保证整个编队过程中通信网络始终是连通的。针对主航天器速度仅有部分从航天器直接可知的情况,为每一个从航天器设计分布式的速度观测器估计主航天器的速度,从而实现航天器之间的速度协同。此外,通过在控制器中引入非线性干扰观测器对外界干扰进行观测,显著增强了航天器编队的精度。仿真结果表明,本文提出的分布式协同控制方法不但能够实现对主航天器的速度跟踪以及航天器之间的队形保持,而且能够在编队过程中实现通信网络的连通性保持和航天器之间的碰撞规避。 相似文献
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随着无人机应用环境的多样化,在复杂环境中寻找无碰撞路径是非常重要的。传统的路径规划算法可以找到可行的路径,但它们在时间效率和路径长度之间没有很好的平衡,传统的几何算法只能避免特殊形状的障碍物。提出了一种改进的几何路径规划算法,使无人机能够在复杂的环境中避开任意形状的障碍物,找到较短的路径。首先,针对不规则障碍物,建立了凸多边形覆盖模型。然后解决了传统几何算法陷入局部最优解的缺点。提出了从相邻路径段生成无碰撞路径的二次规划思想,并针对该方法提出了一种新的安全阀值策略。最后,为了验证算法的性能,在不同的复杂环境下进行了仿真,并从几个方面对所提出的算法与A*算法进行了对比分析。 相似文献
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基于数字地图预处理的实时航迹规划 总被引:5,自引:1,他引:5
地形跟随/地形回避,威胁回避(TF/TA2)实时航迹规划是自主式TF/TA2低空突防系统的关键技术之一,本文在数字地图预处理技术的基础上,提出了完全曲面的概念,从而使三维最优航迹规划转化为在安全曲面上的二维规划,降低民规划维数,减少了存储量和计算量,提高了实时航迹规划的速度,使之更适于在机载条件下实现,文中同时提出了对未预知崦由机载传感器实测到的障碍和威胁的处理方法,使最优航迹能有效地回避这些障碍和威胁,仿真结果表明,文中所提出的实时航迹规划算法是有效的。 相似文献
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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。 相似文献
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护理机器人在室内三维结构化环境下进行导航时,面临着三维建图计算量大且地图中缺乏语义信息的缺点。提出了基于点和平面特征的混合地图构建方法,结合点和平面在地图构建中的优势,并基于该混合地图搭建室内导航系统。首先,快速地提取特征点和特征平面,使用解释树的方法进行数据关联,并使用平滑建图工具构建因子图,进行机器人位姿和路标的联合优化,改进并更新混合地图。然后,搭建室内导航系统,实现了三维障碍物检测、路径规划与运动控制。最后,在走廊环境下进行了室内导航实验,并以由激光雷达构建的二维栅格地图为参考,分析了地图构建效果和机器人定位精度,证明了基于混合地图的室内导航系统在室内结构化环境下的优势。 相似文献