基于避障伪距离的自由漂浮空间机器人规划跟踪一体化控制

针对自由漂浮空间机器人(Free Floating Space Robot,FFSR)的避障规划与控制问题,提出一种FFSR的避障规划-跟踪一体化控制方法。首先,基于障碍物伪距离技术,采用FFSR逆几何模型求解期望末端位姿下的连杆伪距离估计值,进而通过求解非线性优化问题,获得FFSR避障期望轨迹。其次,将全局轨迹规划与局部在线避障相结合,辅以离散状态黎卡提方程（DSDRE）控制方法实现FFSR的避障规划-跟踪一体化控制。最后,采用6R空间机器人模型验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,该方法能够实现FFSR的避障控制,有效克服了传统FFSR控制中末端轨迹规划与控制相分离的问题,提高了FFSR的环境适应性。     

自由漂浮空间机器人最小基座反作用轨迹规划

在自由漂浮空间机器人系统中,由于机械臂与基座之间存在动力学耦合,机械臂运动会对基座产生不期望的反作用干扰,因此必须最小化基座反作用。为此,提出了一种关节空间内点对点轨迹规划的方法。首先,利用sin函数参数化关节轨迹;然后根据基座反作用和运动约束定义适应函数;最后利用混沌粒子群优化(CPSO)算法搜索空间机械臂的全局最优轨迹,使基座反作用最小。该方法考虑了机械臂的关节角、关节速度和加速度约束。给出一个仿真算例来验证该方法的有效性。规划的轨迹连续平滑,适用于多自由度空间机械臂。     

自由漂浮空间机器人神经网络自适应补偿控制

针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制.通过神经网络在线建模来逼近系统中的非线性模型,神经网络的逼近误差及外界有界扰动通过鲁棒控制器来消除,采用引入GL矩阵及其乘法算子"·"来直接辨识的各部分系统参数.该控制策略既不需要逆动态模型的估计值,同时也避免了求雅克比矩阵的逆,降低了计算量.基于李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统全局渐近稳定.仿真结果表明了这种神经网络控制器对于任务空间的空间机器人末端控制在达到较高的精度的同时,能够满足实时性要求,具有重要的工程应用价值.     

基于多项式插值的自由漂浮空间机器人轨迹规划粒子群优化算法

针对自由漂浮空间机器人轨迹规划问题,提出一种基于多项式插值与粒子群优化算法相结合的非完整运动规划方法。首先,通过对系统非完整约束条件进行分析,给出了以机械臂关节角耗散能为目标函数的轨迹最优控制算法;并采用高阶多项式插值方法逼近机械臂关节角轨迹,将插值多项式的系数作为优化参数,结合粒子群优化算法对关节角轨迹进行优化求解。最后,对本文提出的轨迹规划算法进行数值仿真。仿真结果表明关节角轨迹平滑连续,保证了关节角速度及关节角加速度在初始和终止状态均为零,从而验证了所提方法的有效性和可行性。     

自由浮动空间双臂机器人抓持内力的优化控制

运用非线性规划方法，提出了一种本体位置、姿态均不受控的自由浮动空间双臂机器人的内力优化与控制策略。首先根据空间双臂机器人及负载的动力学方程，建立了抓持系统合成动力学方程，进而将机器人各手臂关节广义驱动力矩的范数作为目标函数，内力作为优化变量，采用了序列一次规划法来解决空间机器人的动态内力优化计算问题，并对双臂六自由度空间机器人进行了内力优化控制仿真实验，结果表明了该方法的有效性。     

自由漂浮空间机器人多约束混合整数预测控制

针对空间机器人完成任务时需要躲避障碍物的问题,提出一种自由漂浮空间机器人的混合整数预测控制方法。首先,在模型预测控制方法框架下,机械臂关节的物理限制,躲避障碍物的要求被统一描述为最优控制问题下的不等式约束,可以得到自由漂浮空间机器人具有线性二次规划形式的最优控制律。其次,基于命题逻辑建立控制问题中各约束的优先级,保证在最大程度地满足约束的情形下得到控制问题的解,有效弥补了模型预测控制方法用于空间机器人控制时,多约束可能导致最优控制问题不可行的不足。最后,仿真结果校验了所设计控制律的有效性。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

基于轨迹规划的自由漂浮空间机器人抓取运动物体的研究

针对空间机器人非完整性和冗余性，对笛卡空间下的轨迹规划问题进行了研究。在此基础上，分析了空间机器人抓取运动物体的策略，提出了基于轨迹规划的空间机器人路径规划方法，并以三自由度空间机器人为例，对空间机器人抓取运动目标体的问题进行了研究，该方法是开环控制方法，但由于在进行轨迹跟踪过程中，误差不累积，得到的实际曲线与理论曲线相近，误差达到了规定的范围。     

空间机器人柔性关节轨迹控制研究

针对由谐波减速器驱动的空间机器人柔性关节的精确轨迹跟踪问题,提出了一种由自 适应模糊系统和逐步逆向设计相结合的递阶控制方法,不仅有效地消除了模型不确定性的 影 响,而且避免了复杂的求导运算和角加速度可测的要求;推导了自适应模糊系统模糊规则参 数调整的自适应律,证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐进收敛;在柔性关节测试平台 上进行了轨迹跟踪实验,试验结果表明该方法具有较高的轨迹控制精度和鲁棒性。     

平面型两关节空间机器人的自适应轨迹控制

基于参数线性分离方法，得到了平面型两关节空间机器人线性参数化形式的动力学模型，这种模型非常适合于采用自适应控制方法。控制策略考虑了机器人各关节之间的耦合及机械臂与基座航天器之间的耦合，对航天器姿态的控制和机械臂的控制进行综合，在满足手端跟踪期望轨迹的同时，保证航天器姿态基本不变。控制器由一个PD反馈项和一个补偿动力学不确定性的非线性自适应反馈项构成，能够保证对期望关节轨迹的全局渐进跟踪，提高了空间机器人操作的适应性和安全性。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

飞行器再入段最优自适应积分滑模姿态控制

针对飞行器再入段的姿态跟踪控制问题,提出了一种最优自适应积分滑模控制(Optimal Adaptive Integral Sliding Mode Control, OAISMC)方法。首先针对飞行器的标称模型设计了基于状态相依黎卡提方程(State Dependent Riccati Equation, SDRE)的姿态控制器,使标称系统的性能满足提出的最优指标。然后,考虑系统的不确定性和外部干扰,在SDRE标称控制器的基础上设计积分滑模姿态控制方法,使系统在满足性能指标要求的同时,对不确定性和干扰具有鲁棒性。进一步采用自适应方法调整切换增益,避免了对复合干扰上界的先验要求,并引入滑模干扰观测器提高系统的性能。最后,仿真结果表明,在考虑外部干扰以及气动系数和大气密度摄动的情况下,本文设计的控制方法不仅能够实现姿态跟踪、满足设计的性能指标,而且具有较好的鲁棒性。     

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。     

视觉导引受限下空间绳系机器人最优逼近控制

针对空间绳系机器人对目标逼近过程中单目视觉视线角约束和导航信息不全问题,首先建立空间绳系机器人系统动力学模型。然后考虑抓捕器视线角约束,采用高斯伪谱法对空间绳系机器人逼近任务姿轨轨迹进行一体规划。同时设计无需相对目标距离的闭环控制器实现对空间绳系机器人最优姿轨轨迹进行跟踪控制。仿真结果表明,该方案能够克服视觉导引受限的影响,实现空间绳系机器人对位姿最优轨迹的精确跟踪。     

空间绳系机器人超近距视觉伺服控制方法

针对空间绳系机器人超近距视觉伺服中相对位姿无法测量的问题,在建立机器人视觉系统非线性量测模型的基础上,提出一种基于直线跟踪的混合视觉伺服控制方法,利用帆板支架边缘线图像特征跟踪相对位姿,利用基座具有较大误差的量测信息保证控制系统的稳定性。仿真试验结果表明：在仅能获得帆板支架边缘线图像信息的情况下,设计的超近距逼近控制方法能够保证空间绳系机器人稳定到达目标卫星的帆板支架处,并满足捕获条件。     

基于观测器的漂浮基空间机器人模糊神经网络控制

针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性及外部干扰,并考虑到通常其关节电机运行于低速工况下,测速机难以满足要求,提出了一种速度重构的空间机器人模糊基函数网络控制策略。首先建立空间机器人动力学模型,而后借助观测器来重构速度信息,利用模糊基函数网络的学习能力来同时逼近控制器和观测器中的非线性,动态抵消模型不确定性及系统偏差对速度重构的影响。网络的权值及参数的调整算法在线实时自适应调整,不需要离线学习阶段。仿真结果表明该控制策略能够达到较高的控制精度,对于通常工作在低速工况下的空间机器人具有重要工程应用价值。     

载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人运动学特性研究

针对载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人的运动学问题,引入具有非完整特性的载体 姿态无扰约束方程,推导了载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人广义雅可比矩阵。采用等效 杆的概念,分析了普通状态的自由漂浮空间机器人和载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人可 达工作空间;基于载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人广义雅可比矩阵所得到的奇异方程, 研究了载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人动力学奇异性。仿真结果验证了普通状态的自由 漂浮空间机器人与载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人运动学问题的差异性。研究结果为载 体姿态无扰的自由漂浮空间机器人运动规划及控制研究奠定了理论基础。
     

空间机器人动力学奇异回避的笛卡尔轨迹规划

针对空间机器人动力学奇异的回避问题,提出一种基于组合函数的笛卡尔轨迹规划方法。将梯形规划与正弦函数相结合,对机械臂末端的位姿进行参数化。机械臂沿着某一轨迹运动时,根据阻尼最小方差法(DLS)的特点,提出一种判断是否发生动力学奇异的方法,并据此进行轨迹规划。该方法可以保证空间机械臂运动过程中不会遇到动力学奇异。此外,将基座姿态扰动和机械臂运动时间作为目标函数的一部分,最终,轨迹规划问题转化为多目标优化问题,并利用混合整数规划的混沌粒子群优化算法(CPSO)进行求解。该优化算法能够改善标准粒子群算法(PSO)的“早熟”现象。仿真结果表明,新方法能够有效处理动力学奇异问题,减小基座姿态扰动及运动时间。