在轨服务中非合作目标空间圆检测方法研究

为自主完成空间服务任务,需要满足各种功能需求、突破多种关键技术。针对在轨服务中具有圆特征的非合作目标空间圆（星箭对接环、发动机喷管等）,首先分析了非合作目标空间圆检测技术在在轨服务系统中的主要应用;然后提出了一种非合作目标空间圆的检测方法,通过Canny算子检测边缘,并用Freeman链码法对边缘进行提取分类,再利用RED算法进行非合作目标空间圆检测;最后给出仿真结果,在保证检测精度的前提下,较传统的RED算法明显降低了算法的耗时量。     

序言

正当前,随着云计算、大数据、机器学习、模式识别、人机交互等人工智能技术不断成熟,机器对于人类智能的模拟水平和解决复杂问题的能力不断提高,在众多应用领域中呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。人工智能技术已成为新一轮产业变革的核心驱动力,在互联网、高端制造业、武器装备研发等领域发挥作用,衍生出各种新型应用产品和技术,对社会发展、国民经济、国防安全、国际格局产生重大而深远的影响。对军事应用需求而言,由于其"环境高复杂、博弈强对抗、响应高实时、信息不完整、边界不确定"特征,无法将民用人工智能技术直接应用到军事任务环境中。世界各主要军事强国都在军事领域投入大量研发资源,提升武器装备对军事任务场景的感知、     

空间双臂机器人抓捕非合作目标后的协调稳定控制

由于非合作目标惯性参数的不确定性以及双臂操控目标的拉扯/挤压作用,空间双臂机器人稳定非合作目标的过程中机械臂末端与目标可能产生过大的接触力与力矩,从而可能对目标造成损伤.针对该问题,提出了一种协调稳定控制方法,通过协调双臂期望运动实现双臂末端与目标交互的柔顺,降低稳定过程中产生的接触力与力矩.首先,利用目标惯性参数的估...     

原子气室内自旋极化率的空间操控与测量

目前,对原子气室内自旋极化率的空间操控与测量已有不少研究,但是对这类研究缺乏系统的分析、整理和综述。通过对文献的梳理,将现有的操控与测量方法分为三类,即光操控/磁测量方法、磁操控/光测量方法和光操控/光测量方法。分别对这三类方法进行了叙述,尤其是对笔者所在小组提出和研究的光操控/光测量方法进行了详细的介绍。该方法采用时空双重调制技术和正交隔离技术,实现了13.7μm线宽的自旋极化率空间操控与测量。此结果不仅远小于之前毫米量级的空间分辨率,而且突破了无扩散干扰距离的限制。基于上述实验进展,对原子气室内自旋极化率操控与测量的空间分辨率理论极限进行了初步分析。     

基于序列图像的三维重建方法在空间目标探测识别中的应用研究

为通过目标探测识别获得空间目标三维结构等更多在轨信息,以更好地完成在轨服务和操控等任务,根据三维重建各种方式及资源需求,对基于序列图像的三维重建方法进行了研究。通过平台对目标进行绕飞/悬停,由高分辨率相机载荷采集目标不同方位的序列图像,然后对序列图像进行三维重建处理,获得目标三维结构、形貌等信息。仿真和地面试验结果表明:在绕飞/悬停路径设计合理的情况下,基于序列图像的三维重建技术可行,能够实现目标结构模型的重建,并可以提供帆板、天线等部位结构信息,可为后续工程应用提供技术参考。     

空间目标地基光电探测与识别技术的发展

空间目标地基光电探测与识别技术是空间态势感知的主要技术手段之一。首先归纳了空间目标的典型光学特征,分析了用于轨道与光学特征探测与识别的两类光电望远镜特点,梳理了国外空间目标光电探测与识别技术的发展历程,简要总结了空间目标地基光电探测与识别技术和应用需求间的主要问题,展望了空间目标光电探测与识别技术的未来发展方向。     

人工智能在气动设计中的应用与展望

在人工智能技术高速发展的浪潮下,智能化技术为空气动力学的研究提供了新的思路和手段。各国学者在人工智能与空气动力学设计的综合应用方面开展了诸多有益的探索与尝试。目前人工智能方法已被用于设计对象描述、数值求解、非线性映射等气动设计的关键环节中。实现了自适应设计参数探索、高效气动特征求解、快速数据降维与映射、智能优化等,提高了气动设计的速度、准确性、鲁棒性与全局性。概述了气动设计的发展现状、人工智能技术的研究现状以及机器学习在气动设计中的应用现状。展望了深度学习在气动设计上的应用前景。提出了以机器为核心根据优化阶段实时调整优化方案及走向的高度智能化气动设计概念——"机器设计"。强调了开展智能可诠释设计研究的重要性。     

美国人工智能专利技术发展趋势研究

随着数字经济的深入发展,人工智能技术对发展区域经济以及提高科技创新活力的作用日益凸显。文章对美国专利商标局发布的人工智能专利数据集进行整理分析,考察了美国各州人工智能专利的时空分布特征以及人工智能各细分领域的变化趋势;运用标准差椭圆方法精确揭示美国人工智能专利的扩散方向及集聚程度;利用探索性空间数据分析方法,计算Moran’s I指数以分析美国各州人工智能专利分布的空间相关性与集聚演化特征,并就中美人工智能专利区域分布状况进行对比;最后对我国人工智能技术发展提出政策建议。     

单站发射多站接收的空间目标激光测距技术

激光测距作为空间目标测定轨精度最高的技术,对非合作目标的测量精度比微波雷达、光电探测等技术高1～2个数量级,非常有利于非合作目标的精密定位、轨道复核及精确编目,保障在轨空间飞行器的安全。激光在非合作目标表面会发生漫反射,返回光斑弥散、回波微弱,采用大口径望远镜接收系统是必要的。鉴于大口径望远镜研制难度大,提出基于单站发射多站接收的空间目标激光测距新方法,即采用多接收望远镜增加接收面积,实现目标测量能力提升。通过分析单站发射多站接收的激光测距技术特点,基于双望远镜系统开展空间合作目标测量实验,验证了多望远镜接收激光信号的可行性,为该测距技术发展奠定了实验基础。     

航空装备人工智能关键技术与标准化探究

近年来航空装备人工智能技术与应用快速发展,在军事领域、民用领域取得一定突破。介绍发达国家在航空装备人工智能发展方面的技术布局,分析航空装备人工智能关键技术及其应用,提出航空装备领域人工智能标准化工作的主要思路。     

基于序列图像的航天器自主导航降维滤波方法

非合作目标的运动感知与状态估计,是太空领域技术发展的重要组成部分。非合作目标相对状态的精确估计是相对导航的难点问题。传统的非合作目标扩展卡尔曼滤波算法需要结合非合作目标的质心位置,增加了状态变量的维数,提高了系统不确定性,从而会影响状态扩展卡尔曼滤波的收敛速度。提出了一种基于序列图像的非合作目标相对导航方法,该方法在不对质心进行估计的情况下首先对非合作目标姿态进行估计,在完成非合作目标姿态估计后再对其质心进行估计。本文推导了光学相机测量值与目标真实姿态的关系,构建了基于序列图像的测量模型,分别建立了不含有非合作目标质心位置的状态方程和基于非合作目标位置、速度矢量的状态方程,设计了适用于非合作目标状态估计的扩展卡尔曼滤波算法。仿真实验表明该方法可在10 Hz采样频率下经过50次采样（即5 s）内快速收敛,从而有利于空间飞行器的在轨服务与维护。     

2019年无人机智能技术发展大会征文通知

<正>为促进学术交流,鼓励科技创新,推动无人机事业快速发展,中国航空学会无人机及微型飞行器分会将于2019年10月下旬举办无人机智能技术发展大会。大会主题为"人工智能与无人机系统",将重点研讨人工智能技术在无人机系统中的应用研究。大会面向全国开展征文,现将有关事项通知如下:一、征文范围1.人工智能在无人机系统中的应用和发展研究;2.智能无人机技术研究;3.认知无人机技术研究;4.先进无人机感知与规避、自主与协调控制、智能决策技术研究;5.先进无人机任务载荷技术研究;     

深度强化学习技术在地外探测自主操控中的应用与挑战

围绕地外探测任务对全自主操控的需求，阐述了智能技术的引入对地外探测操控的重要意义。根据地外探测操控任务的发展现状和特点，总结出地外探测自主操控面临的挑战与难点，对现有基于深度强化学习的操控算法进行概括。以地外探测自主操控任务难点为驱动，对深度强化学习（DRL）技术在地外探测操控中的应用及成果进行了综述与分析，概括了未来地外探测自主智能操控发展中涉及的关键技术问题。     

基于Agent的制造系统建模与仿真研究

在生产组织方式从静态集中的层次结构向动态分布式网络结构转变的趋势下,制造系统呈现出动态、复杂、自治等新特点。Agent技术作为解决复杂、动态、分布式人工智能应用问题的新方法,被广泛应用于智能制造和数字化车间中。智能制造和数字化车间的目标是实现物理空间和信息空间的交互与融合。围绕这一目标和制造系统的新特点,在对虚实结合的制造系统简要阐述的基础上,综述了Agent技术在制造系统建模、仿真和监控3个方面的应用及研究现状,并对Agent技术在制造系统建模仿真中的发展趋势进行了展望。     

SLE服务模型及应用研究

空间链路扩展(SLE)服务将CCSDS空间链路协议扩展到地面要素之间,完成空间链路数据单元在空间链路信道和地面用户之间的传输,从而建立标准的空间数据传输与管理接口,降低了数据交换业务在技术、管理以及操作方面所需的代价。本文研究了SLE参考模型和其2个重要服务RAF和CLTU,并在"嫦娥一号"绕月探测工程中进行了应用,实现了基于SLE技术的CLTU和RAF服务。     

空间机器人研究进展及技术挑战

空间机器人是实现空间操控自动化和智能化的使能手段之一,在无人及载人的空间科学探索活动中至关重要。首先,回顾了国际空间站舱内外机器人、中国空间站机器人、在轨自由飞行空间机器人等几类轨道空间机器人工程应用现状,以及已成功在轨应用月面机器人和火星机器人两类星表机器人系统的应用现状。其次,针对空间机器人后续日益复杂的任务需求,探讨了空间机器人在机构构型、关节驱动、末端操作、感知认知、行走移动、动力学与控制等方面面临的技术挑战。然后,论述了空间机器人在多臂、超冗余、柔性化、可重构、仿生等新型机构构型方面的探索,介绍了空间机器人主动、被动柔顺关节方面的研究进展,论述了空间机器人末端执行器在专用化工具及通用化多指灵巧手两个方向的研究进展,总结了星表机器人在新型移动机构构型、高自主导航方面的研究进展,介绍了空间机器人在多传感器集成融合、力与触觉感知方面的研究进展,论述了空间机器人在多臂协调控制、柔顺控制、漂浮基座抓捕动力学控制等方面的研究进展。最后,展望了空间机器人在空间目标抓捕与移除、高价值飞行器在轨服务与维修、空间大型构件在轨组装及星球科学探测等方面的应用前景。     

序言

人工智能的发展与应用对社会的影响日益深刻,已成为社会各界关注的焦点之一.智能无人系统是人工智能应用层的一个典型代表,作为第四次产业革命中重点发展领域,它已成为我国创新战略中的重要组成部分.随着人工智能技术发展的不断深入,智能无人系统的应用领域也在不断拓展与深化,在航空航天、海洋开发、工业自动化、采矿、物流、服务、农业等诸多行业中发挥出日益重要的作用,并显现出广阔的应用发展前景.这种具有强自主性、高效率、高精度、可靠稳定、能在高危环境下作业的高新智能化装备必将为我国经济、国防的高质量发展事业做出重大贡献.     

军用智能软件未来发展研判

随着人工智能技术的飞速发展,军用智能软件已经成为世界主要发达国家在军事领域的重点研究方向.目前,各国都在不断增加对人工智能技术的资金投入以及产业布局,目的是加快人工智能技术的发展与实际军事应用,以提高本国的军事优势.军用智能软件作为实现人工智能技术在军事领域应用的载体,目前已在态势感知、智能决策、语音交互、协同作战等多...     

人工智能与空气动力学结合的初步思考

以人工智能为核心的新一轮技术革命及产业变革正在影响着社会的各个领域,世界各航空航天大国均在人工智能与空气动力学的结合方面开展了许多有益的尝试与探索。本文回顾了人工智能技术的发展历程及现状,重点讨论了大数据时代背景下人工智能在风洞试验、数值计算和飞行试验等空气动力学研究的三大手段上的应用,详细分析了人工智能在辅助海量气动数据分析与知识发现上发挥的作用,探讨了人工智能在气动建模与先进飞行器设计中蕴藏的应用价值,并指出了人工智能与空气动力学相结合所带来的挑战。     

人工智能在航天器制导与控制中的应用综述

航天器制导与控制技术是保障空间任务顺利实施的关键技术之一。当前,动力学模型的强非线性以及参数不确定性制约了高精度姿轨控技术的发展,而系统故障则决定航天器姿轨控的成败。以机器学习为代表的新一代人工智能技术航天器制导控制领域展现了巨大的应用潜力。首先对基于人工智能技术的轨迹制导和姿态控制中的研究发展及应用现状进行归纳,分析航天器轨迹规划、姿态控制、故障诊断以及容错控制技术的发展趋势。然后,从鲁棒轨迹规划、自适应姿态控制、快速故障诊断和自适应容错控制等4个方面总结适用于未来航天任务的航天器姿轨控关键技术。最后,针对智能姿轨控技术的应用所面临的挑战,从姿轨控架构、算法最优性、算法的训练以及技术验证等方面提出相应的发展建议。