空间遥操作分段自适应碰撞预警方法

目前空间遥操作碰撞预警机制并未考虑遥操作任务的阶段性特点,操作的快速性与精细性难以兼顾。针对这一现状,提出了空间遥操作分段自适应碰撞预警方法。通过计算机械手末端与操作目标之间的相对距离,将遥操作任务划分为自由接近、精细调整和操作控制三个阶段,分阶段自适应调整碰撞检测策略和操作比例系数,并通过直观的预警视觉信息,使得遥操作员实时感知任务阶段。目标逼近试验表明:在自由接近段,随着对目标的逼近,操作速度从7.46mm/s逐渐减小为4.41mm/s,关节运动和相对位置的抖动较大;在精细调整段,操作速度为3.98mm/s,关节运动和相对位置的抖动较小。因此,该分段自适应碰撞预警方法有效克服了操作快速性与精细性的矛盾,适合于未来更为精细、复杂的空间遥操作任务。     

空间机器人深度学习识别捕获部位的应用探讨

针对空间机器人对捕获部位识别方法的普适性、实时性和准确性等要求，提出了采用深度学习方法对空间机器人捕获目标的特征部位进行识别。通过比较分析方法、数据驱动方法等传统识别方法和深度学习方法的优缺点，发现深度学习方法对于解决空间机器人捕获部位识别问题具有显著优势。进一步分析了应用深度学习方法解决捕获部位识别问题的几个关键技术问题，为后续空间机器人在轨捕获目标的研究与实践提供了新的思路。     

空间遥操作人体动作捕捉相似性控制方法

针对传统空间遥操作控制方法灵活性不足的问题,提出了一种ATSMS(Adaptive Terminal Sliding Mode Similarity,自适应终端滑模相似性)控制方法。该方法在利用动作捕捉技术采集操作者手臂末端位置和关节角数据的基础上,设计了ATSM(Adaptive Terminal Sliding Mode,自适应终端滑模)控制器,精确控制空间机器人的末端位置;还设计了钳位速度,控制机器人关节构型趋向于操作者手臂关节构型,且不会影响末端位置的精确控制。数值仿真和地面实验结果表明,ATSMS控制方法可以实现操作者对空间机器人末端位置的精确控制和关节空间的灵活控制,末端位置控制精度约为97.58%,操作者手臂与机器人关节空间平均相似度高达99.06%。因此,ATSMS控制方法提高了空间遥操作的灵活性,可以应用于未来更为精细和复杂的空间遥操作任务中。