带机械臂的月面巡视探测器的路径规划方法研究

针对巡视探测器路径规划和机械臂路径规划的不同和两者需要依次执行的连接需求,文章将月面巡视探测器的路径规划过程分为三个阶段：巡视探测器的路径规划、机械臂的路径规划、器臂动态联合的路径规划,针对不同的规划分别提出了不同的规划方法,并进行了仿真验证。研究结果表明,巡视探测器的整个路径规划是一个复杂的运算规划过程,在非结构化月面环境下,基于月面三维数字高程图采用改进的启发式搜索（A＊）算法,可以比较高效地完成巡视探测器的路径规划;在采用蒙特卡罗法建立机械臂可达工作空间的基础上,可以比较简单、准确地获取机械臂的规划路径;巡视探测器整个就位探测过程的实现需要两种规划的动态联合。     

月面巡视器的任务层路径规划

使用巡视器对月球表面进行巡视探测是一种高效率、低成本的月球探测方法。路径规划作为巡视器的一项重要技术,通常把它作为导航系统的一部分,只考虑地形通过性的问题。实际上除了地形通过性,还有很多因素对路径选择起到决定性的作用。针对月面巡视器,在大范围区域综合考虑地形、能源、热控、通信等全局因素,给出了一种新的路径规划方法——实时贪婪（Realtime Greedy,RG）算法。运用该算法得到了任务层路径,为巡视器的导航系统提供路标点,并为巡视器的动作安排提供了依据。     

星球巡视器任务规划技术发展综述

首先阐述了星球巡视器任务规划的定义、内容和特点,并分别从任务规划算法、全局路径规划算法、局部路径规划算法三个层面对国内外星球巡视器任务规划技术的研究现状进行了分析和评述。在任务规划层面,当前研究主要集中在基于资源调度的方法和基于路径的方法;在全局路径规划层面,介绍了路径图法、单元分解法等几何模型构建算法以及A*类算法等图搜索算法;在局部路径规划层面,介绍了人工势场法、Bug类算法、启发式动态重规划算法、基于地形评估的算法等几类常用算法。最后,对星球巡视器任务规划技术的未来发展方向进行了展望。     

基于A?算法优化的月面巡视器路径规划研究

六轮月面巡视器采用的滚动窗口避障算法利用局部地图信息,通过评价函数在规定的待选圆弧中选择最优圆弧作为巡视器的行走路径。由于该算法的输入信息较少,应用于多障碍地图时规划成功率较低。文章通过改进的A*算法生成辅助线,将辅助线作为巡视器执行圆弧的选择依据。在此基础上提出了一种基于辅助线优化的算法,通过引入全局地图信息改进原始算法。相关仿真试验证明优化后的算法具有更高的成功率以及更短的规划路径。在实际试验中的应用验证了此算法的可行性,此算法在今后巡视器路径规划的研究和应用中具有一定的参考价值。     

巡视探测任务中复杂地形信息感知与场景建模

在月面探测过程中,针对月表多不规则地形障碍物(月表陨石凹坑、坡、月岩等)会影响巡视器移动性能以及地面观测者缺少直观的三维的月表环境信息,影响最终决策的问题。文章采用深度(RGB-D)相机获取原始数据,基于三维点云数据进行滤波消噪等处理;再结合机器人越障能力极限与改进的随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法,获取其自适应基准平面作为可通行区域;最后使用密度聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)提取局部地形障碍物信息,结合基准面进行快速三维场景重建,为地面观测提供直观快速的三维巡视器周围环境模型,并通过模拟月面地形环境试验进行验证。试验结果表明,本文所使用的算法可以有效地获取地形障碍物的空间坐标信息,并进行快速场景重建,大幅度地提高时间效率。可为月面探测任务中,巡视器自主避障以及为地面观测者提供三维视角等提供参考。     

第11届环太平洋地区国际空间会议在北京召开

2007年5月16日，由中、美、日三国宇航团体共同发起的第11届环太平洋地区国际空间会议在北京召开。 中国探月首席科学家、中科院院士欧阳自远称，我国探月二期工程将发射软着陆器和月面巡视探测器。软着陆器在着陆区进行就位探测，月面巡视探测器进行巡视探测。     

月面着陆器与巡视器同波束差分时延相对定位算法

针对月球着陆巡视探测活动中的月面着陆器与巡视器的相对定位问题,建立了月面双目标相对运动方程和状态方程,给出了同波束差分时延测量量关于双目标相对位置的测量方程,进而实现了基于统计估计方法解算双目标相对位置的算法。结合嫦娥三号探测器跟踪测量条件,利用该算法开展仿真分析。结果表明:在测量弧段达到5min以上、同波束干涉测量(SBI)时延仅有1ns随机误差的情况下,相对定位精度可达20m;测量数据存在3ns系统误差时,相对定位精度为200m,此时如果增加甚长基线干涉测量(VLBI)时延数据,可将相对定位精度提高到150m。利用嫦娥三号实测数据处理结果验证了此算法的正确性和仿真分析的有效性,可为合理制定月面双目标相对定位策略提供参考。     

月球探测器成像观测任务设计与验证

针对月球探测器月面软着陆与巡视勘察任务特点,进行需求分析和细化,识别出月面探测任务过程中着陆器动力下降、巡视器释放分离、两器月面工作状态、月面区域地貌状态等成像观测任务的关键环节,兼顾设计约束,开展成像仪器系统设计。基于各个成像观测任务关键环节,结合月面状态、探测器姿态和光照条件之间的相互影响,从成像仪器视场遮挡情况、成像目标的阴影状态、视频的连贯性和数据传输的匹配性等方面,确定成像仪器配置及功能和性能参数。此成像观测任务设计已通过嫦娥三号探测器的在轨验证,为探测器状态的判断、分析及任务实施过程的评估提供了支撑,可为后续深空探测的成像观测任务设计提供参考。     

弱全局信息下月面超远距离保通行性移动规划

针对月面超远距离移动规划任务因缺乏精确全局信息而导致的规划路径可通行性不足问题，提出了月面道路拓扑网的构建设想及相应路径规划技术，凭借复杂道路网络的连通能力确保巡视器超远距离规划路径的可通行性。首先进行月面道路拓扑网的设计方法研究，分别提出了基于滑动最优泊松采样算法的网络节点设计方法和基于均匀领邻网络拓扑模型网络结构设计方法，使月面道路网网络节点分布均匀、密度适中且覆盖完整，网络连接合理且各路径尽量远离障碍区域。然后进行基于月面道路拓扑网的超远距离移动规划研究，分析了基于月面道路拓扑网路径规划技术的概率完备性和整体可通行概率，并提出了基于月面道路拓扑网的K优路径规划方法，通过道路网的连通性来提高超远距离移动探测任务的整体可通行概率。最后以阿波罗两次登月任务的着陆点之间进行超远距离转移任务为仿真场景，验证了本方法的有效性。     

月面巡视器太阳板对日定向规划算法

针对月面巡视器太阳板对日定向问题,提出了一种规划算法。分析了规划指标与约束条件,约束条件包括太阳入射角约束和太阳板机械转动约束;推导了在车体姿态不变情况下的定向算法,通过将太阳板运动转换为平面上的矢量旋转,实现对日定向;利用巡视器原地转向运动弥补太阳板单自由度转动的不足,将车体运动与太阳板法向矢量轨迹投影至球面,得到车体原地转向时的定向规划算法。仿真结果表明:文章提出的算法能够实现指定约束下的对日定向;对于无法实现理想对日定向的情况,算法也能够获得太阳板的次优规划。     

空间机械臂辅助深层采样阻抗控制策略

针对空间机械臂辅助深层采样任务中的建模与控制问题,基于刚体李群SO(3)方法对机械臂进行建模。通过梯形规划对机械臂进行轨迹规划,采用阻抗控制方法控制机械臂运动。推导了李群SO(3)模型下机械臂关节空间与末端笛卡尔空间之间的雅可比矩阵,并且得到了两个空间的相互转换关系。采用锥互补方法计算采样机械臂与复杂接触面的碰撞力,并基于非光滑算法求解锥互补条件与系统动力学方程。通过对比位置控制与阻抗控制,证明了阻抗控制在实际应用过程中能够更加柔顺地控制机械臂与接触面进行接触。通过对控制参数进行调整,探究了不同控制参数对机械臂控制的影响,优化得到了合适的控制参数,从而能控制机械臂辅助完成深层采样的任务。     

欠驱动余度机械臂的非完整冗余特征研究

欠驱动技术在航天领域有重要应用价值。针对空间机器人系统,研究了欠驱动冗余度机械臂的"非完整冗余"特征和无碰撞路径最优运动规划方法。这种系统对于给定的机械臂末端位姿,其冗余特征不便通过传统意义上的运动学"自运动"来刻画,但是因机构自由度数大于工作空间维数,系统的冗余特征可通过动力学水平的控制体现出来。基于李雅普诺夫方法,提出一种欠驱动冗余度机械臂的无碰撞路径最优规划方法,揭示了这种机器人系统的"非完整冗余"特征,通过平面3连杆机械臂进行了仿真。     

机器人避碰规划综述

避碰规划是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前的研究主要可分为两大类:全局方法和局部方法,全局方法一般指Ｃ空间方法,局部方法一般指人工势场法。本文综述了近二十年有关这方面研究的一些较有影响的思想和方法(主要针对关节式机械臂避碰规划)。     

目标捕获后航天器组合体的角动量转移与抑振规划

针对失稳目标捕获后航天器组合体的位姿调整与稳定问题,提出一种组合体角动量转移与振动抑制复合规划方法。首先建立了同时考虑了空间机械臂、目标卫星太阳翼、服务卫星太阳翼等柔性构件的航天器组合体动力学模型。然后提出角动量转移优化方法,规划机械臂最终构型,保证组合体相对稳定后的角速度最小;基于粒子群算法设计了机械臂最优抑振轨迹规划方法,抑制角动量转移过程中的机械臂和太阳翼的柔性振动。最后通过数值仿真验证了规划方法的有效性。仿真结果表明,该方法能够有效实现组合体的角动量转移,并显著降低组合体的柔性振动,具有工程实用性。     

基于Sarsa(λ)强化学习的空间机械臂路径规划研究

针对目标特性未知的在轨操作环境,研究了典型空间操作机械臂的路径规划策略。采用Sarsa(λ)强化学习方法实现目标跟踪及避障的自主路径规划与智能决策,该方法将机械臂系统的每节臂视为一个决策智能体,通过感知由目标偏差和障碍距离程度组成的二维状态,设计符合人工经验的拟合奖赏函数,进行各臂转动动作的强化训练,最终形成各智能体的状态-动作值函数表,即可作为机械臂在线路径规划的决策依据。将本方法应用于多自由度空间机械臂路径规划任务,仿真结果表明新算法能在有限训练次数内实现对移动目标的稳定跟踪与避障,同时各智能体通过学习所得的状态-动作值函数表,具备较强的后期在线自主调整能力,从而验证了算法较强的鲁棒性和智能性。     

差动驱动式移动机械手的运动规划

提出了差动驱动式移动机械手的运动规划算法。首先推导出差动驱动式移动机械手的运动学模型，其次给出了基于广义雅可比矩阵的差动驱动式移动机械手分解运动速度控制算法，最后用计算机仿真验证了该算法的正确性。     

航天器反应式碎片规避动作规划方法

提出一种航天器反应式碎片规避动作规划方法，首先以扰动流体动态系统(IFDS)算法作为动作规划的基础算法，通过其中的总和扰动矩阵对航天器的轨道速度矢量进行修正，实现轨道机动规避；然后，建立基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)深度强化学习算法的反应式动作规划方法，通过TD3在线优化IFDS规划参数，实现对碎片群的“状态-动作”最优、快速规避决策。在此基础上，将优先级经验回放和渐进式学习策略引入该方法中，提升训练效率。最后，仿真结果表明，所提方法可使航天器安全规避多发、突发、动态且形状各异的空间碎片群，且具有较好的实时性。     

基于遗传算法的空间自由漂浮机械臂系统运动规划

为了研究空间自由漂浮机械臂系统的运动规划问题,本文将其动力学模型转化为以关节角速度为控制输入变量的非线性控制系统状态方程,确定了以能耗最小为主要目标,同时满足一定约束条件的多种目标函数,提出了运用遗传算法求解最优控制变量的运动规划方法。同时,以机械臂从初始位形运动至指定终端位形的过程为仿真算例,对上述规划算法及其应用进行了分析和验证。仿真结果表明该算法有效可行,能够为机械臂系统的空间操作提供理论参考。     

基于分层策略的三维航迹快速规划方法

快速航迹规划能力是任务规划系统追求的目标之一。提出了一种基于分层策略的三维航迹快速规划方法。该方法分为两个层次：全局规划和局部规划。全局规划在综合利用战场信息的基础上,利用遗传算法规划出最优或次优的引导点集,该引导点列所在的区域为最优连通域,并且在该连通域内能找到可行航迹,全局规划利用引导点列大致指明了最优航迹的走向;局部规划根据全局规划提供的引导信息和战场信息,利用SAS(Sparse A Search)算法快速规划出满足攻击角度约束的平面可行航迹,高度规划采用速度较快的几何规划方法。仿真实验表明,该方法比SAS规划方法要快,且生成的三维航迹近似最优。     

欠驱动冗余度机器人运动优化控制

研究了具有多个被动关节的欠驱动冗余机器人的运动优化控制问题。基于滑模变结构控制方法，首先实现了被动关节位置控制；进一步利用“虚拟模型引导控制”方法实现了欠驱动冗余度机器人的连续轨迹运动优化控制；通过平面三连杆机器人臂进行了避障运动仿真，仿真结果证明了提出的方法的有效性。