应用改进果蝇优化算法的月面巡视器路径规划

文章针对果蝇优化算法易陷入局部最优的问题,对果蝇算法中的味道浓度判定值进行改进,并将其用于月球探测巡视器的动态路径规划。为验证算法的有效性,将改进果蝇优化算法与粒子群优化算法的路径规划寻优特性进行了仿真对比分析,结果表明改进果蝇优化算法具有良好的实时性,并有效解决了算法易陷入局部最优的问题。考虑到月球探测巡视器在沿规划路径进行月面巡视的过程中,有可能遇到未知障碍物的情况,提出了动态环境下月球巡视器遇到未知静态障碍物的避障策略。     

基于多因子综合评估的月球探测软着陆区域及最佳巡航路线分析

选择合适的软着陆区域及规划合理的巡航路线是月球探测的基础工作。以位于月球背面南极—艾肯（South Pole-Aitken,SPA）盆地内的冯·卡门（Von Kármán）撞击坑作为研究区域,综合使用多因子分析评估了月球探测的着陆区域和巡航路线。评价体系主要包括能表征着陆安全性的撞击坑的密度、撞击坑的影响区域、整个区域的平整情况、部分区域的平整情况等因子和体现科学探索意义的区域垂直结构、岩石属性和（FeO+TiO₂）含量等因子,其中科学探索的评估分析是在安全可行性的基础上进行的。结果表明：在多因子叠加分析的基础上可选择出A、B及C 3个着陆区,并通过科学研究因子分析出路线2及路线3为合适的巡航路线。本研究为月球探测器着陆和巡航路线的规划提供了科学依据,为后续的月球探测工作提供了技术支持。     

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。     

基于栅格地图的火星车路径规划方法

火星车路径规划是实现火星车完成预定探测任务的关键。然而传统路径规划算法,如A*和D*等,存在计算速度较慢,算法复杂度较高等问题。本文将对传统路径规划方法 A*法改进并且得到一种快速高效的全局路径规划算法,之后结合合适的局部避障算法,得到一种基于栅格地图的完整的火星车路径规划方法,最后通过仿真验证了此方法的有效性及合理性。     

基于Safe-PPO算法的安全优先路径规划方法

现有的路径规划算法对路径规划过程中的路径安全性问题考虑较少，并且传统的近端策略优化(PPO)算法存在一定的方差适应性问题。为解决这些问题，提出一种融合进化策略思想和安全奖励函数的安全近端策略优化(Safe-PPO)算法，所提算法以安全优先进行路径规划。采用协方差自适应调整的进化策略(CMA-ES)的思想对PPO算法进行改进，并引入危险系数与动作因子来评估路径的安全性。使用二维栅格地图进行仿真实验，采用传统的PPO算法和Safe-PPO算法进行对比；采用六足机器人在搭建的场景中进行实物实验。仿真实验结果表明：所提算法在安全优先导向的路径规划方面具有合理性与可行性：在训练时Safe-PPO算法相比传统的PPO算法收敛速度提升了18%，获得的奖励提升了5.3%；在测试时采用融合危险系数与动作因子的方案能使机器人学会选择更加安全的道路而非直观上最快速的道路。实物实验结果表明：机器人可以在现实环境中选择更加安全的路径到达目标点。     

基于二维连通图的无人机快速三维路径规划

针对复杂真实环境下无人机三维路径规划解算速度慢的问题，提出一种基于二维连通图的快速三维路径规划方法。首先解析真实地理环境的地形特征和建筑要素，构建基于数字高程模型(DEM)的多层次等效三维数字地图；在此基础上，经过无人机可行空域到二维连通图的转化、连通图中的路径规划及路径的三维化与优化，快速获得一条可执行的三维路径。针对连通图中的全局路径规划，设计了一种基于步长地图的变步长稀疏A^*算法，在保证路径质量的同时有效降低路径搜索的时间；针对连通图中的局部路径规划，提出一种基于障碍预测的随机路标图(PRM)实时路径重规划算法，以满足无人机的实时性避障需求。分别在山地环境和城市环境中进行仿真飞行，结果表明：所提方法能够有效降低三维路径规划的解算难度，在短时间内完成复杂环境下不同尺度和需求的路径规划，全局路径规划算法同比三维A^*算法和基于二维连通图的二维A^*算法搜索时间分别降低了99%和95%，局部路径重规划算法能够在1 s的单次采样周期内完成路径重规划，实时躲避未知障碍物，保证飞行过程的安全。     

未来行星表面漫游车自主导航技术研究

随着深空探测的距离越来越远,测控资源及能源的约束使得目前的行星表面漫游车采用遥操作加部分自主移动的在轨任务操作方式,越来越不适应未来科学探测的需求,而未来的深空探测任务对漫游车控制系统提出了更快、更轻、更智能的要求.对目前月球与火星表面漫游车自主导航控制系统的结构、能力进行了对比分析,给出了目前控制系统自主能力的约束条件,提出了未来行星表面漫游车的自主导航控制系统的体系结构及设计期望,并对未来行星表面漫游车自主等级进行了初步划分,为我国未来行星表面漫游车自主导航控制系统的研究提供技术支撑与发展规划指导.     

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。     

未知环境下移动机器人单目视觉导航算法

提出了一种未知环境下移动机器人单目视觉导航算法,算法包括障碍物检测、单目视觉测距和局部路径规划3部分.为减小光照等环境因素对基于特征的障碍物检测的影响,对彩色图像在HSI颜色空间中用基于像素的直方图比较进行分割,获取障碍物轮廓序列的图像坐标点集.在单目视觉测距中,通过几何关系推导法建立图像坐标系和机器人坐标系间的变换关系,进而实现由障碍物图像位置计算其与机器人间的实际距离.局部路径规划对摄像机梯形视场区域转换后的矩形区域建立模型划分栅格,由障碍物轮廓序列图像坐标和单目视觉测距计算构建障碍物栅格图,并用提出的栅格搜索算法搜索障碍物栅格图,得到机器人安全行驶路径.实际环境中进行的实验结果表明,算法能有效减小反光、阴影等的影响,在未知环境中正确规划出机器人局部可行路径实现导航.      

月球极区水冰采样探测技术综述

面向月球水冰科学探测需求,根据月球极区环境及水冰特性,总结了实施月球极区水冰采样探测任务面临的挑战及所需的关键技术.根据水冰采样点选址预判需求,概述了力学触探、热电物性触探、雷达探测、光谱探测、中子谱探测5种方法;面向表层暴露水冰采样需求,阐述了铲挖式、浅钻式、磨削式3类表取采样技术;根据次表层埋藏水冰采样需求,概括了...     

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。     

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.      

基于可通过性的月面巡视探测器路径规划算法

应用于行星探测车的路径规划算法需要根据地形环境信息和车体的越障能力两方面进行考虑。结合月面巡视探测器移动子系统的通过特性以及地形信息将地图栅格进一步细分,使用了四个安全性指标描述车体静止或运动时的通过性,并将其引入到A~*与D~*两种规划算法的代价当中,给出了算法的流程,并通过仿真进行了验证。     

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.     

“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。     

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。     

基于SA*的CE-3巡视器机械臂就位探测任务规划

针对机械臂规划方法无法满足CE-3巡视器成像及探测光照约束、避碰及机械臂位形切换次数等约束的不足,提出一种基于SA^*的月面巡视器机械臂就位探测任务规划算法。该算法在机械臂的工作空间进行搜索,根据星历计算太阳光照以解决光照约束,通过层次包围盒高效准确地进行机械臂碰撞检测以满足机械臂与环境不存在干涉的约束条件,通过相邻运动行为的代价削减保证规划后机械臂位形切换次数最少。最终通过月面巡视器在轨任务结果验证该算法的可行性。     

月壤力学参数反求及试验验证

为了预测月球车的牵引特性并进行牵引控制,提出了一种基于线性最小二乘法的月壤力学参数估计算法,对内聚力和内摩擦角这两个关键的月壤力学参数进行反求.针对反映车轮土壤交互作用过程中轮刺效应的力学模型进行简化,建立了内聚力和内摩擦角的求解模型.将车轮与模拟月壤交互作用试验中的测量数据输入利用该算法编制的Matlab程序中,反求出模拟月壤的内聚力和内摩擦角,反求值与模拟月壤的实测值较为接近.试验验证结果表明该算法准确有效,且具有较好的稳定性和较快的运算速度,可用于月球车进行月壤力学参数的就位估计.