探月足式飞跃机器人设计与控制

外星探测器依赖于探测装备完成探测任务，国际上常采用着陆器和巡视器设计外星探测器。外星探测器重量直接影响着探测成本，如果能把着陆器和巡视器融为一体，设计出可在月面反复着陆和行走的飞跃器，则能显著降低外星探测器的重量，大幅减少外星探测的成本。由于人类还没有实现利用腿式机器人探测月球，腿式月球探测飞跃器的开发可体现我国航天领域自主创新能力。依托北京空间飞行器总体设计部（航天五院总体部）与上海交通大学的合作项目“反复着陆器设计”，开展了月面低空飞跃着陆行走四足和六足飞跃探测器初探。飞跃探测器方案采用并联式主动腿式机构，具有在多种复杂地形上主动缓冲着陆和行走的适应能力；设计并采用了一种新型高功率密度力控驱动单元；进行了飞跃探测器的结构优化设计，实现了轻量化；针对着陆和行走过程中的控制问题，提出了主被动复合缓冲设计思路和控制方法，实现了飞跃器着陆过程的缓冲和身体稳定性，具备多次缓冲、自主移动、可收拢展开、着陆姿态调整、复杂地形适应等多种功能。     

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.      

一种基于地形方向通行性的改进Theta*算法

提出了一种基于Basic Theta*改进的任意航向路径规划算法,利用星球巡视器在俯仰和滚转方向上抗倾覆能力的差异,对不同航向上的地形可通行性进行了分析,分别区别出障碍以及方向性障碍,并在此基础上将Basic Theta*扩展节点时的可视性检查改进为可通过性检查,从而筛选出能够通过方向性障碍的路径.仿真实验表明,该算法克服了Basic Theta*算法的局限性,能够更加充分地利用巡视器特性,在复杂地形上找到传统方法无法通行的最短路径,扩展了巡视器的行驶范围和工作能力,对于巡视器穿越崎岖地形及撞击坑底探测等星球表面特殊任务具有实用价值.      

“玉兔”巡视器活动式相机热设计及在轨分析

月面虹湾地区的环境温度为-180~+90℃,需同时解决"玉兔"巡视器活动式相机在桅杆复杂活动下的月昼散热问题和月夜无电能供给下的保温问题;另外月尘的不确定性也给相机热设计带来了风险。因此,月昼极端高温下,转动桅杆为相机寻找最佳避暑姿态,并优化相机开关机时长比例,从而解决相机月昼散热问题。而在月夜极端低温下,则调整相机与巡视器的热耦合状态,将桅杆收拢至围栏内,借用巡视器月夜保温系统进行保温。此外,还对月尘在散热面上的沉降诱因进行分析,并采用限制工作太阳高度角应对月尘带来的风险。热分析和在轨实际数据比对结果表明,采用避暑姿态和间歇工作模式,月昼高温下相机工作温度最高可降低15℃;月夜桅杆收拢,相机温度不低于-26.1℃,相机安全度过月夜,并可节约4.5W同位素功率。文中热控与姿态相耦合的热控方法可解决行星表面巡视探测器活动式相机的高低温难题,降低了热设计的同位素资源,可为中国后续行星表面巡视探测器的热控设计做参考。     

基于改进DeepLab-v3+的火星地形分割算法

准确的地形分割有助于星球巡视器执行地形可通过性判断、自主路径规划等任务,从而保证巡视器探测任务的顺利进行.针对当前火星地形分割任务难度高、巡视器计算资源有限的问题,基于DeepLab-v3+网络结构提出一种轻量化的语义分割网络.该网络以MobileNetV2为骨干网络,利用密集连接的方式优化空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,进一步扩大了空洞卷积的感受野;融入最新提出的坐标注意力机制(CA),增强了网络的特征提取能力.利用AI4Mars公开数据集对CA-DeepLab-v3+网络进行验证,表明算法在土壤、基岩、沙地和大岩石4种地形的召回率分别达到91%、92%、89%和75%.     

Risk Theta*:一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法

提出了一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法——Risk Theta*。首先以星球表面地形特征统计分析为基础提出了地形危险度指标,并建立地形危险度地图。在此基础上应用Basic Theta*搜索,以危险度最低为方向搜索最优路径。仿真实验证明,该算法能够在栅格地图上找到比A*和Basic Theta*算法危险度低得多、长度相当的任意航向路径,既显著提高了巡视器的安全性,又满足了星球巡视探测对任意航向行驶的迫切需求,因此具有较强的实用性。     

千万里,我们追寻着你

<正>一起聆听嫦娥的心声嫦娥三号探测器要在落月时展现飘逸身姿,要实现脚踏实地的月球行走,"明亮的眼睛""智慧的头脑"是成功的关键。赋予嫦娥三号"聪慧"的是测控系统。无论是嫦娥三号发射、变轨、落月,还是月球车巡视勘察,都需要极为精确的测控控制技术做保障。据北京航天飞行控制中心总工程师周建亮介绍,嫦娥三号飞控工作有"三高":技术状态全新,处置能力要求高;遥操作约束复杂,飞行控制精度高;系统交互多,着陆器和巡视器两器协同程度高。针对这些难点,北京航天飞行控制中心先后突破了高精度月面视觉定位、月面巡视动态任务规划、巡视器路径规划与行走控制等六大关键技术。这些技术和任务最终都需要来自地面的指挥,因而建设一张能够实施精确测控的深空测控网必不可少。中国探月工程测控网络的核心是位于国内的三大中心,     

“嫦娥3号”月面探测器同波束干涉测量系统的设计与实现

为了提高"嫦娥3号"探测器(着陆器和巡视器)的相对定位精度,针对两器信标实际设置情况,设计了同波束干涉测量(same-beam interferometry,SBI)观测方案。利用着陆器和巡视器星地对接数据分析检验了由差分群时延解算含微小系统差的差分相时延的方法,给出了甚长基线干涉测量(very long baseline interferometry,VLBI)和同波束干涉测量模型及月面定位方法,并仿真分析了巡视器的相对定位精度。最终,把研究的方法实际应用于"嫦娥3号"巡视器的精密相对定位。结果表明,利用1h左右的连续观测弧段的着陆器数传信号以及巡视器数传信号(或遥测信号),采用事后处理方式,得到了随机误差约1ps的差分相时延数据。利用此数据,把"嫦娥3号"探测器的相对定位精度提高至1m左右。     

惯性姿态敏感器典型电磁干扰现象研究

惯性姿态敏感器是卫星姿态测量的重要部件,需要检测和处理微弱的电信号,同时还需要输出加温、电机驱动和激磁等大功率信号,因此整机电磁兼容性设计是实现产品高精度测量的关键技术.提高产品的电磁兼容性能主要在于控制电磁干扰,在总结产品研制经验的基础上对控制产品内部互扰问题进行了探讨,结合典型案例对惯性姿态敏感器内部的"拍频干扰"进行重点分析,并提出了具体的解决措施.     

航天器姿态敏感器的太阳干扰范围计算方法

在轨航天器姿态敏感器数据发生跳变是由于故障原因还是受太阳干扰影响,通常需要在收到遥测数据后方能确定,存在不直观、不及时等问题。为此,提出了一种简单直观的航天器姿态敏感器受太阳干扰范围的计算方法,该方法仅依赖于太阳高度角和方位角两个变量,由于这两个变量仅与航天器轨道和太阳方位有关,具有特定的变化规律,因此可对姿态敏感器受太阳干扰的范围进行预先估算。该方法可为在轨航天器姿态敏感器数据变化和故障分析提供手段,也可为航天器姿态控制系统的设计、姿态敏感器的配置与安装提供帮助。对于某些敏感器来说,还可以进一步验证其在轨对阳光的抑制能力。仿真验证了该方法的正确性。     

一种新型陀螺的力矩器非圆性误差补偿方法

为提高磁悬浮控制敏感陀螺（MSCSG）对陀螺载体姿态的敏感精度,基于其洛伦兹力磁轴承（LFMB）的设计结构,提出了一种力矩器非圆性误差补偿方法。首先,针对一种新型双球形包络面转子MSCSG,介绍了MSCSG的结构特点与陀螺载体姿态角速度敏感原理,并分别建立了MSCSG力矩器半径误差模型、转子偏转干扰力矩模型与陀螺载体姿态角速度敏感误差模型。其次,通过实验测量了力矩器的圆度,通过MATLAB进行数据拟合得到了力矩器的非圆特性,采用勒让德多项式级数对力矩器非圆性进行了描述,并有效补偿了因力矩器非圆性误差导致的姿态角速度敏感误差。最后,对误差补偿效果进行了仿真验证,结果表明该补偿方法使陀螺载体姿态角速度敏感误差降低了83.5%。此外,本文方法还可以解决LFMB陀螺的相关共性问题。      

粒子激发X射线谱仪的热设计和热仿真计算

粒子激发X射线谱仪(APXS)安装在月面巡视器外部,利用巡视器的机动性和机械臂的灵活性,可以对月面有研究价值的月岩及月壤进行有针对性的探测.由于裸露在巡视器外部,月球复杂外热流会对APXS产生较大影响.鉴于此,需对APXS进行合理的热设计,以保证APXS的探测器和电子学器件工作在允许的温度范围内.提出了APXS的热设计方案,据此对APXS进行热仿真计算,计算结果得到了相应热平衡试验的较好验证.      

人控交会对接控制方法研究

追踪器上的航天员根据摄像机的图像手动操作手柄完成目标器和追踪器的对接任务,为了减轻航天员负担,提高人控对接成功率,文章提出的思路是姿态控制采用自动控制,使得追踪器姿态和合作目标器姿态保持一致,航天员只负责相对位置控制。文章给出了航天员的相对位置控制策略,并将全系数自适应控制和PID控制方法用于追踪器的姿态控制。仿真结果表明,采用全系数自适应控制进行姿态控制过渡过程时间短、稳态精度高,有利于航天员完成人控对接的任务。     

月面巡视探测器任务规划顶层设计与实现

针对巡视器月面任务规划工程的可实现性,开展了巡视器任务规划顶层设计方法的研究,主要内容包括:任务规划技术特点的梳理与归纳;任务规划输入条件与约束条件的整理,规划变量的统一;任务规划框架的设计,巡视器行为序列与上行控制指令的衔接,针对巡视器行为序列的大模式套用小模式的动态设计等。通过巡视器任务规划工程实现的介绍,说明在巡视器任务规划的顶层设计中,任务的不确定性、部分约束与输入信息的模糊性,是任务规划框架设计以及在后续工程实现过程中需要重点考虑的内容,是与任务规划的工程可实现性直接相关的。     

月球背面地形对软着陆探测的影响分析

相对于月球正面大面积平坦的月海区域,月球背面地形整体崎岖复杂,因此地形地貌的变化会对探测器的软着陆探测产生一定的影响。从任务设计、着陆器设计和月面工作程序3个方面分析了"嫦娥4号"着陆区南极–艾特肯盆地(South-Pole Aitken Basin,SPA),及其相对于"嫦娥3号"着陆区的变化,主要结论包括:1)着陆区范围缩小,由"嫦娥3号"着陆区经度范围16.4°和纬度范围3°,减小到经度范围约4°和纬度范围约2°;2)动力下降策略更改,动力下降过程主减速段结束后,着陆器由斜向前运动轨迹改为接近垂直向下运动轨迹,同时更改测距敏感器的引入时机;3)提高微波测距测速敏感器信号发射功率和信噪比;4)着陆后需要预测着陆器的光照和测控被地形遮挡的情况,然后制定如休眠或月食模式等相应策略等。通过以上优化设计,"嫦娥4号"任务可适应月球背面地形地貌的变化,有效降低着陆过程和月面工作的风险。     

基于动量轮的航天器全姿态捕获技术

全姿态捕获是指航天器丢失姿态基准而需恢复正常姿态或者定向新姿态目标时的一种控制过程.以往卫星全姿态捕获控制过程一般采用喷气推进系统或磁力矩器作为执行机构,这些方法需要消耗燃料或捕获时间长.提出了一种基于动量轮的全姿态捕获方法,采用的部件为卫星的常规配置,可以实现对任意目标的定向,该方法克服了以往方法的缺陷,在轨验证结果表明该方法有效、工程可操作性强.     

一种基于虚拟星敏感器的卫星姿态确定方法

对于配置多个星敏感器的卫星,采用常规的定常增益卡尔曼滤波方法进行姿态确定时,存在滤波定常增益矩阵众多、系统复杂的问题,为了简化滤波系统设计,统一定常增益矩阵,提出一种基于虚拟星敏感器的姿态确定方法.给出一种计算量小、适合星载计算机在轨实时计算的星敏感器时间滞后补偿及相对基准标定算法,将星敏感器的输出数据统一到当前星时,同时将星敏感器的测量基准统一.基于单星敏/双星敏的输出数据构造虚拟星敏感器(安装矩阵为单位阵)的输出数据,设计统一的定常增益矩阵进行姿态确定.仿真结果表明,本方法与常规的定常增益卡尔曼滤波方法姿态确定精度相当,从而验证该方法有效,且具有重要的工程应用价值.     

基于观测器的平台无陀螺姿态复合控制

针对超静卫星星体平台无陀螺、载荷敏感器与星体平台执行机构非共基准安装时整星存在姿态异位控制问题,提出了一种基于观测器估计星体平台姿态的复合控制方法。首先,建立星体平台/Stewart平台/载荷的动力学模型,并获得Stewart平台作动器关节空间的等效动力学模型。针对关节空间等效模型,设计super twisting观测器,以作动器平动位移为输入,以载荷和星体平台之间的相对姿态和角速度为输出,实现星体平台姿态和角速度估计。其次,以载荷测量姿态信息为输入,设计Stewart作动器的积分滑模控制律,实现载荷高精度指向控制。以观测器估计的星体平台姿态信息为输入,设计星体平台控制器实现星体平台的稳定控制。Lyapunov稳定性分析表明所设计的观测器和控制器能够保证闭环系统渐近稳定。数学仿真结果表明：在星体平台有陀螺时,载荷能够实现0.1″指向精度;在星体平台无陀螺时,采用观测器估计星体平台姿态并进行控制,载荷亦可实现0.1″指向精度。     

巡视器对地指向受月表地形的影响分析

对探月巡视器在静止状态和移动状态下的测控状态包括高低角和方位角进行了计算分析,计算考虑了理论状态以及叠加了虚拟地形的两种情况,分析了月表地形起伏对测控状态的影响。文章首先给出了着陆点在理论静止状态下高低角和方位角的计算结果以及与卫星仿真工具包(STK)的比对分析情况;其次考虑到月表地形的存在,构造一种虚拟地形,在月球车给定的行走路线上分析了地形对测控方位的影响。     

嫦娥三号“玉兔号”巡视器行为规划方法

为支持"玉兔号"巡视器完成对月面较大空间范围的科学探测,对动态任务进行快速规划,提出了一种基于人工智能领域智能规划技术的自动化任务规划方法。提出了行为持续时间和行为效果动态确定的时态规划模型(TP~(DDDE)),设计了描述TP~(DDDE)问题的规划领域定义语言PDDL——PDDL~(DDDE),以及针对TP~(DDDE)问题的启发式规划算法,运用Landmark知识分析规划问题结构,从而设计了合理反映动作前提评估顺序的启发函数。在嫦娥三号任务中,本文方法支撑"玉兔号"巡视器圆满完成了预期的科学探测任务。