直驱式两指型在轨捕获装置控制器设计

针对非合作目标的在轨捕获,本文设计了一种直驱式两指型在轨捕获装置控制器.针对空间单粒子翻转事件影响,采用反熔丝FPGA作为控制器的核心处理单元,实现了多种传感器信息的采集,电机驱动,抱闸控制及与外部的总线通讯,并针对该捕获装置提出了速度控制与力矩控制的复合伺服控制策略,即在合拢和拖动阶段采用速度控制方式,在锁紧阶段采用力矩控制方式.在地面模拟实验平台进行了捕获实验,结果表明该控制器能够实现在捕获过程的运动控制并且保证锁紧力矩达到要求.     

交变电磁消旋过程中径向共线构型编队的附加力策略研究

高速运动的失效卫星等空间目标会威胁在轨卫星的安全，高效清除这类优先级高的目标的研究成为必然趋势。通过探讨不同消旋方法，提出一种基于非匀强磁场的径向分布电磁消旋编队策略，将旋转目标在非匀强交变电磁场中产生的电磁力视为控制力，通过位置调节控制电流，并利用数值模拟方法验证可行性。仿真结果表明，通过距离反馈控制电磁线圈的输出电流能在电磁消旋过程中减小电磁卫星与消旋目标的相对距离变化幅度，减少推进剂消耗，验证基于非匀强磁场的径向分布电磁消旋编队实现无推进剂消旋策略的可行性。     

面向未知目标的柔性关节空间机器人滑模控制

针对载荷捕获的空间机器人控制问题,同时考虑机械臂关节柔性和非合作目标质量未知等因素影响,提出一种基于目标质量观测器的滑模变结构控制方法.首先,针对空间非合作目标质量未知问题,设计基于改进的最小二乘迭代算法实现对非合作目标质量在线辨识.进而,采用拉格朗日方法和动量矩守恒原理,建立漂浮基座柔性关节空间机器人动力学模型;针对...     

基于截断最小二乘和半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计

面向空间在轨服务、碎片清除重大应用需求,围绕空间光场复杂、空间目标尺度变化及相对姿态与位置强耦合等难题,提出一种基于截断最小二乘与半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计方法。基于TOF相机,首先进行体素下采样,提取快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms, FPFH）特征,考虑目标的局部几何结构尺寸,计算两组FPFH特征的相似度并预测特征之间的对应关系,采用截断最小二乘和半正定规划方法对姿态、位置进行解耦,实现空间非合作目标相对位姿估计。使用非合作目标的3D模型进行仿真验证,仿真结果表明：该方法在三种不同高斯噪声强度下具有较好的估计特性,为后续的工程应用及在轨任务实施提供理论与技术支撑。     

非合作目标拖拉式对接机构设计与分析

针对非合作目标对接技术的要求和特点,提出了一种以卫星远地点喷管为对接接口的非合作目标拖拉式对接机构方案。设计了拖拉式对接机构的具体结构并建立其三维CAD模型,根据此模型,对机构进行了包络范围的求解;使用ADAMS软件对机构进行了动力学仿真,分析了对接过程中目标星与机械臂的动态特性,分析了对接过程中捕获力与关节受力情况。计算与仿真结果表明,提出的对接机构能够对目标进行有效、可靠的对接捕获,碰撞接触力小于280N,不会造成本体及目标的破坏。与以往对接机构相比,此拖拉式对接机构具有结构简单、可靠性高、捕获范围大、控制方法简单等优点,且机构受力合理,适合作为空间非合作目标对接的捕获装置。     

基于深度学习的非合作目标感知研究进展

近年来随着卷积神经网络的发展,基于深度学习的图像感知技术取得了巨大进展。深度学习算法不依赖于人工辅助设计标记、泛化能力强、检测精度高,在空间非合作目标智能感知领域引起了国内外学者的关注。本文分析了应用深度学习方法进行非合作目标智能感知的研究现状,并对他们进行分类介绍与总结。首先,总结了空间非合作目标感知的在轨应用情况和任务阶段规划,接着分析了非合作目标的结构特性和表面光照特性;其次梳理总结了建立非合作目标数据集的三种方法,分类归纳了非合作目标识别与非合作目标位姿检测的国内外研究进展;最后,分析了基于深度学习的非合作目标智能感知方法的关键问题与难点,并给出了后续研究的思路。     

面向非合作目标抓捕的机械臂轨迹规划方法

文章针对非合作目标抓捕问题设计了基于误差反馈系数的机械臂轨迹规划算法.考虑到空间机械臂在轨服务要求,采用反作用零空间方法来规划机械臂运动轨迹以实现机械臂与航天器之间的协调运动.为避免在规划起始阶段位姿误差较大可能导致机械臂关节速度过大的问题,引入了位姿误差反馈系数.为对空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划技术进行验证,搭建了地面半物理仿真系统.试验结果表明,通过合理选择位姿误差反馈系数,设计的轨迹规划算法能够使固定基座机械臂末端执行器以较为均匀的速度逼近非合作目标,并能以较高精度实现对非合作目标的抓捕.该试验可以为空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划提供参考.     

非合作目标智能感知技术研究进展与展望

智能感知是实现航天器在轨精细化操控过程的关键技术,是在轨服务技术智能化的重点发展方向之一。空间目标智能感知包括位姿测量、三维重建与部位识别等关键技术,涉及小样本、多模态、模型适应与高维数据等问题。从工程应用角度出发,对非合作目标智能感知技术的研究现状进行系统的梳理与总结。首先,总结典型非合作在轨感知系统与光学敏感器技术的发展现状;其次,归纳总结了非合作目标智能感知涉及的关键技术;最后,基于研究现状总结和关键技术分析,探讨了非合作目标智能感知目前存在的主要问题,并给出后续发展的建议。     

基于双目视觉的非合作目标自主姿态估计方法

针对在轨服务任务对于空间非合作目标的自主相对导航需求,提出了一种基于双目视觉的自主姿态估计方法。该方法以Markley变量描述目标的姿态运动,并利用双目相机对目标表面的特征点进行观测,利用特征点的运动规律与目标姿态运动的相关性,并通过容积卡尔曼滤波算法实现了对非合作目标角速度与自旋轴方向的估计。数学仿真验证了所给出的姿态估计方法,并分析了估计精度的影响因素。     

Prospects of de-tumbling large space debris using a two-satellite electromagnetic formation

Capturing large space debris with complex rotational motion is extremely challenging. A de-tumbling phase before capturing may be necessary to reduce the risk of collision with debris. This paper proposes a new noncontact de-tumbling method using a two-satellite electromagnetic formation, in which two small electromagnetic satellites, each having a high-temperature superconducting coil, generate control torques to reduce the rotation rate of debris prior to making any physical contact. The electromagnetic interaction of the target-satellite system is analyzed. A relative translational dynamics of the target–satellite system and the attitude dynamics of the target are established. Simulation results show that the proposed method effectively eliminates the rotational motion of the target. It can be safely concluded that the noncontact method for de-tumbling space debris using a two-satellite electromagnetic formation is feasible and potentially applicable to on-orbit capture.     

基于优化的羽流撞击消旋技术瞄准策略设计

针对自由翻滚目标卫星的消旋问题,使用化学推力器羽流撞击的方式进行消旋具有较高的可行性和安全性。当目标太阳翼法线与星本体自旋轴存在一定夹角时,需要对消旋推力器的瞄准策略进行设计,以提高控制精度和系统效率。目前国内外对于一般情况下瞄准策略的设计仍存在空白。基于参数化羽流撞击模型,对空间目标的动力学特性进行分析并给出典型工况,分析了羽流撞击力对相对位置姿态的敏感性,得到了瞄准策略设计的一般性准则,在此基础上设计了瞄准策略优化模型的完整表达。仿真计算表明,该瞄准策略适用于太阳翼法向相对期望消旋力矩方向存在一定夹角的情况,并且在保证力矩幅值较大的条件下令精度达到10°以内。该方法适用于太阳翼相对自旋轴倾斜和存在章动运动的目标卫星,从而为服务平台控制系统设计提供支持。     

空间机器人双臂捕获航天器操作的无源自抗扰避撞从顺控制

针对空间机器人双臂捕获非合作航天器过程中避免关节受冲击破坏的避撞从顺控制问题,在机械臂与关节电机之间设计了一种由旋转型串联弹性执行器（RSEA）构成的弹簧缓冲装置.通过缓冲弹簧变形来吸收捕获碰撞阶段产生的冲击能量,并采用合理的避撞从顺控制策略,保证镇定运动阶段关节受到的冲击力矩限制在安全范围内.应用拉格朗日方法及牛顿elax-elax欧拉法,分别建立捕获前双臂空间机器人开环系统及航天器系统动力学模型;结合冲量定理、闭链系统位置及运动学关系,得到捕获操作后两者所构成闭链混合体系统的动力学模型.为实现失稳混合体系统的镇定,提出了一种基于无源性理论的自抗扰避撞从顺控制方案.此外,运用最小权值范数法对机械臂各关节力矩进行分配,保证了各臂协调操作.通过数值模拟,验证了缓冲装置的抗冲击性能及控制策略的有效性.      

基于视惯融合的大型空间碎片质心位置辨识

大型自由翻滚碎片的质心是在轨操作基坐标系下的不动点，也是碎片连体基下动力学参数向卫星坐标系转换的基准，对其精确识别是提高碎片动力学参数辨识精度的关键。提出基于惯性单元测量数据与双目视觉定位数据融合的大型空间碎片质心位置识别方法。基于无力矩欧拉方程，获取附着到空间碎片表面的惯性单元间转换关系，利用该转换关系对惯性单元冗余测量数据优化，再优化求解惯性单元到质心点距离；利用双目视觉获取惯性单元上标记点动态坐标，再利用惯性单元到质心点距离，基于三点定位原理识别大型空间碎片的质心位置。以加入高斯白噪声的惯性单元与双目视觉测量数据进行仿真，结果表明优化解算后惯性单元实时测量数据的误差降低到1%以下，解算的质心位置三轴误差小于0.47mm；开展了地面试验，结果表明，解算的质心位置三轴误差小于0.49mm。仿真和试验证明，该方法能够为大型空间碎片的消旋、捕获任务提供准确的数据基准。     

一种仿生附着装置柔顺关节的优化设计

为提高仿生附着装置在捕获空间非合作目标物时对目标运动参数的适应性,设计了一种3自由度串联柔顺关节,可通过关节嵌入系统后的协调运动来辅助装置被动适应运动目标物姿态,并在运动过程中基于弹簧、阻尼缓冲器组成的关节柔顺机构及其能量耗散原理来降低目标物动能。为验证、优化关节性能,通过ADAMS虚拟样机软件建立了基于柔顺关节的仿生附着装置捕获过程运动学与动力学模型,分析了柔顺关节3组弹簧刚度系数、黏滞阻尼系数对非合作目标物捕获状态的影响,并利用ADAMS-iSIGHT联合仿真平台,通过多岛遗传算法对上述弹簧、阻尼器的重要参数进行了优化,极大提高了柔顺关节的能量耗散效果,同时保证了可捕获目标物运动参数达到规定要求。      

Motion prediction of a non-cooperative space target

Capturing a non-cooperative space target is a tremendously challenging research topic. Effective acquisition of motion information of the space target is the premise to realize target capture. In this paper, motion prediction of a free-floating non-cooperative target in space is studied and a motion prediction algorithm is proposed. In order to predict the motion of the free-floating non-cooperative target, dynamic parameters of the target must be firstly identified (estimated), such as inertia, angular momentum and kinetic energy and so on; then the predicted motion of the target can be acquired by substituting these identified parameters into the Euler’s equations of the target. Accurate prediction needs precise identification. This paper presents an effective method to identify these dynamic parameters of a free-floating non-cooperative target. This method is based on two steps, (1) the rough estimation of the parameters is computed using the motion observation data to the target, and (2) the best estimation of the parameters is found by an optimization method. In the optimization problem, the objective function is based on the difference between the observed and the predicted motion, and the interior-point method (IPM) is chosen as the optimization algorithm, which starts at the rough estimate obtained in the first step and finds a global minimum to the objective function with the guidance of objective function’s gradient. So the speed of IPM searching for the global minimum is fast, and an accurate identification can be obtained in time. The numerical results show that the proposed motion prediction algorithm is able to predict the motion of the target.