基于PPO的移动平台自主导航

为解决强化学习算法在自主导航任务中动作输出不连续、训练收敛困难等问题,提出了一种基于近似策略优化(PPO)算法的移动平台自主导航方法。在PPO算法的基础上设计了基于正态分布的动作策略函数,解决了移动平台整车线速度和横摆角速度的输出动作连续性问题。设计了一种改进的人工势场算法作为自身位置评价,有效提高强化学习模型在自主导航场景中的收敛速度。针对导航场景设计了模型的网络框架和奖励函数,并在Gazebo仿真环境中进行模型训练,结果表明,引入自身位置评价的模型收敛速度明显提高。将收敛模型移植入真实环境中,验证了所提方法的有效性。     

基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法

移动机器人在复杂环境下沿Dijkstra算法规划的路径运动时,由于所规划的路径存在转折点多、部分转折角度小等问题,导致移动机器人不得不频繁转向,甚至要暂停才能完成转向,严重影响机器人的工作效率。利用几何拓扑学方法,结合实际场景信息,提出一种基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法。根据应用场景获取连续化地图,将连续化地图离散化后随机生成离散点阵,计算各点之间的欧氏距离,选取与各离散点距离较近、且连线不跨越障碍的多个点,将其连接并生成离散图。在离散图中利用Dijkstra算法搜索最优路径作为引导路径。当移动机器人沿引导路径运动时,结合实际场景信息,采用几何拓扑学计算出移动机器人每一时刻应该采取的最佳动作和运行路线。实验结果表明：所提方法能够有效减少移动机器人运动中的累计转弯角度,增大最小平均转折角度,提高所规划路径的平滑度,从而缩短移动机器人的运动时间,提升机器人的工作效率。     

基于Unity3D的月面复杂地形场景构建及模拟驾驶系统

为了验证未来月面复杂地形操控技术方案,基于Unity3D物理引擎对月表模型、月球物理环境以及月面光照环境进行了模拟,设计并开发了一套用于模拟月球自主进行着陆点选址以及在线航天器着陆轨迹规划的系统。该模拟系统的工作过程包含了：基于面阵雷达与立体相机信息融合的局部月表重建、基于3D重建结果的月表地形着陆代价的快速评估与自动着陆选址,以及使登陆器能够到达选址目标的最优燃料消耗着陆运动规划,实现了月球着陆器短距离自主选址着陆的模拟系统构建,同时也从仿真的角度初步验证了“地形重建-地形评估-自主选址-软着陆”这一自主着陆过程的可行性。     

单目SLAM直线匹配增强平面发现方法

针对微小型机器人及无人机系统日益迫切的轻量化视觉导航需求,提出了一种多维几何特征单目视觉三维环境建模方法。单一点特征单目SLAM制图方法地图描述效率相对较低,噪声容忍性能需要进一步提高。将线和面特征引入单目SLAM的三维地图构建过程,提高系统三维空间建模的搜索速度和稳定性。利用快速直线搜索算法,并基于二维直线匹配生成三维空间直线。现有基于三维空间特征点生成最小采样集的J-Linkage算法需要的倾向向量维数较高,完成单目SLAM常见场景三维平面聚类所需的计算量大。通过点线特征结合以及直线增强的J-Linkage算法可以提高特征平面聚类速度和稳定性,减少系统三维空间表达的冗余信息。     

基于图像卷积的地图匹配算法

地图匹配定位是一种主流的车载导航定位方法,其以车辆轨迹数据和路网地图为基础,将车辆位置估计输出到路网地图上。该过程可对车辆定位结果进行修正,是车辆导航、交通诱导、交通预测等应用的基础。针对现有地图匹配算法存在的一些问题,如算法流程依赖路口匹配精度,在较大初始误差场景下寻路正确率较低,以及寻路结果错误易影响后续匹配精度等,提出了一种基于图像卷积的地图匹配方法。利用图像卷积方式对比了车辆轨迹与道路的几何特征,以实现匹配定位,从而确保了初始误差较大场景下的匹配精度,并且避免了由寻路错误所引发的相关问题。     

基于改进蚁群算法的月面机器人的路径规划及虚拟仿真

针对月面机器人在复杂地形下的路径规划问题,提出了一种改进的蚁群算法。算法构建了栅格化地形图,基于人工势场法改进了蚁群算法的启发函数,加快了算法收敛速度;引入空间信息素划分方法,提高了蚁群在最短路径附近区域的搜索能力;实验证明,改进后的蚁群算法,路径规划成功率显著提高,收敛速度加快。在算法规划出月面机器人的最短路径后,采用虚拟仿真技术,基于unity3D构建虚拟月面环境和月球车,直观地展示了月面机器人在月面环境下的路径规划效果。     

基于障碍物代价势场的移动机器人避障算法

移动机器人所处的环境通常是动态的,机器人需要及时做出响应,同时保证路径的平滑度及与障碍物间的安全距离。针对此问题,提出了一种基于障碍物代价势场的移动机器人动态避障算法。通过建立静态栅格地图及障碍物的代价势场,获得动态场景下的等势线及经过起点、终点的切线,求解最小生成树获得初始候选路径,针对路径的长度、障碍物距离及平滑度对候选路径锚点进行调整。通过引入障碍物速度对代价势场的影响,使得机器人能对移动中的障碍物做出及时的响应。为验证所提算法的有效性,在分辨率为1 200×1 000 m的栅格场景下分别对静态场景和动态场景进行仿真,结果表明：所提算法能够在保证路径具有较高的平滑度且与障碍物间保持安全距离的条件下使路径尽可能得短;同时在动态障碍物场景下依然能保持路径的平滑和避障的安全性,满足动态场景下移动机器人路径规划的要求。     

月面模拟环境的SIFT特征提取与匹配方法

为了满足月面巡视探测器的自主导航要求.使用一种新的基于尺度不变的特征点提取和匹配算法.首先根据尺度不变特征变换方法从图像中提取关键点作为特征点,然后进行左右双目图像的特征点匹配和视差的恢复.与传统特征算法相比,可以提高对不同光照环境图像匹配的鲁棒性和匹配精度.在模拟试验场的双目视觉图像匹配中,仿真实验取得较好的效果.     

一种基于概率路线图的月球巡航车路径规划算法

为提高月球巡航车自主探测时的安全,提出一种基于概率路线图(Probabilistic Roadmap, PRM)的改进路径规划算法.该算法基于距离变换地图,改善PRM算法的采样方式,控制采样点远离障碍物,使规划的路径远离障碍物,避免紧贴障碍物前进的危险情况,提高了月球巡航车自主探测过程中的安全程度.为评估路径的安全性,提出安全警戒系数和最小安全警戒系数两个安全指标,并在月球表面仿真环境下对A*,PRM和改进的PRM算法生成的路径进行安全评估.结果表明改进的PRM算法相较于A*算法,安全警戒系数和最小安全警戒系数分别提升了2.20 m,1.00 m;相较于PRM算法,安全警戒系数和最小安全警戒系数分别提升了1.68 m,1.00 m.改进的PRM算法不局限于月球巡航车的路径规划,还可以应用于对路径安全性要求较高的探索机器人和自动驾驶汽车.     

月球表面巡视探测GNC技术

嫦娥三号巡视器是中国首个地外天体表面巡视探测器, 其制导、导航及控制 (GNC)技术与地球卫星等航天器完全不同. 探测器实现月表巡视探测需要在地 外天体表面确定自身位置、航向及姿态, 识别周围地形环境并寻找安全路径, 控制巡视器沿规划路径安全行驶等. 本文针对嫦娥三号巡视器月面巡视对GNC系统的 任务要求及工作性能, 对月面自主导航定姿定位、协调运动控制、环境感知、 路径规划、激光探测避障以及地面试验等重要技术环节进行了分析, 研究月面制 导、导航与控制特性并进行实验验证, 进而对巡视器GNC技术进行了模拟仿真.      

新型八轮月球车不同运动学建模方法及分析

为使月球车具有更好的自主导航能力,完成崎岖地形路径规划和崎岖地形可通过性仿真测试,必须建立相应的运动学模型.针对提出的新型八轮移动子系统构型月球车和地形特征,利用不同的坐标系定义和建模方法建立了八轮月球车的3种不同运动学模型:关节机器人D-H坐标建模方法运动模型、平面几何运动学关系和三维几何运动学关系运动学模型.在此基础上对建立的3种运动学模型进行分析对比,提出了3种运动学模型的适用条件和范围.最后指出构建的运动学方程可以作为月球车多轮协调运动控制模型和月球车仿真环境中运动关系的求解器模型.     

月球软着陆过程高精度自主导航避障方法

针对未知地形和障碍会危及着陆安全的问题,给出了一种月球软着陆过程高精度自主导航避障方法,主要包括基于IMU配以测距测速修正的自主绝对导航、障碍识别与目标着陆点选取、针对目标着陆点的相对导航与相对避障控制等算法。该方法在保证着陆精度的同时也大大降低了着陆过程遇到障碍的风险,提高了系统的安全性,已成功应用于实际工程任务。     

月面巡视器路径规划方法研究

在月面巡视遥操作过程中,需要根据感知数据确定科学探测目标,并逐层分解形成不同层次的规划结果。根据不同层次规划要求,结合月球背面巡视探测所需要面对的复杂约束,在探测周期规划中设计了月面综合环境立方模型和多约束导航点搜索算法,实现了综合考虑地形可达、光照情况、通信可达等多种因素的导航点搜索,在导航单元规划中设计了考虑地形行走代价、移动里程代价、操作控制代价等因素的平滑曲线路径搜索算法。在仿真实验环境中对上述方法进行了验证,结果表明了方法的有效性和实时性。     

基于引力场不对称性的三体系统轨道自主导航

以月球背面的中继通信为背景,提出了基于三体系统引力场不对称特性的星–星测距自主定轨方案。该方案以环月极轨卫星和地–月L2点Halo轨道卫星组成中继通信网,以实现对月球两极和背面的覆盖。通过采集极轨卫星与Halo轨道卫星的测距信息,结合卡尔曼滤波在日–地–月动力学模型下获得两颗卫星的绝对轨道。数值仿真结果表明:本文方法能将导航的位置精度和速度精度分别提高到百米和厘米/秒量级。该自主导航方法还可以扩展到不规则引力场小天体附近星群运动的自主导航。     

月球着陆器悬停阶段相对自主导航方法

月球着陆器着陆阶段导航信息分析是实现安全软着陆月面的一个关键.针对悬停阶段导航信息的要求,根据月球着陆器携带的仪器设备及其获取月面信息的特点,利用激光测距仪和光学导航相机进行光学相对导航.首先建立相对导航坐标系;其次根据各个坐标系之间的关系确定各转换矩阵和导航信息,估算着陆器相对月面着陆点的位置和姿态;最后通过仿真实验对该方法进行验证.结果表明,将激光测距仪和光学导航相机在着陆悬停阶段获取的月面信息进行融合,能快速、精确进行相对位置、姿态计算;对我国下一步的探月有重要应用价值,并可应用于火星探测和其他小行星探测的软着陆的近距相对导航.      

火星车自主导航与路径规划技术研究

针对火星车工作任务环境,借鉴国外成功研究经验,给出了火星车自主导航敏感器配置,研究可在实际工程中应用的火星车自主导航与路径规划技术,包括DEM图构建与障碍物检测、全局路径规划、基于立体视觉相机的视觉里程计、多传感器融合位姿确定以及局部路径规划技术,并搭建了实验系统,在实验室内进行了仿真验证。相关研究结果可为我国后续开展火星车自主导航系统研究提供一定的基础。     

一种基于天体观测的月球车位置姿态确定方法

针对月球车提出了一种基于天文观测的自主位置姿态确定方法.建立了利用天体敏感器测量得到的天体高度和方位作为观测信息的量测方程,并利用月球车运动的三阶常加速(CA,Constant Aceeleration)模型和姿态的欧拉角运动模型作为系统方程,给出了基于Unscented卡尔曼滤波获得月球车实时位置、速度和姿态信息的导航方法.计算机仿真表明该方法可达到较高的位置姿态确定精度.