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。     

火星大气进入轨迹伪谱凸优化设计方法

为解决火星大气进入末端高度最大化问题,提出Legendre伪谱凸优化(LPCP)方法进行求解.首先以纵向航程角为自变量建立火星进入模型,从而将末端时间自由问题转化为末端纵向航程角固定问题,避免优化末端时间;同时相比基于能量的模型,不必已知末端高度和速度,因此可以求解末端高度最大化问题.然后将状态微分方程在Legendr...     

基于深度强化学习的高超声速飞行器动态面控制方法

针对高超声速飞行器控制问题,通过将深度强化学习与动态面控制方法相结合,设计了智能姿态控制算法。首先,基于模型先验知识,采用传统的动态面控制方法设计控制器结构。然后,考虑跟踪误差和控制量幅值约束的情况下,采用深度学习算法完成对控制器参数的智能寻优,代替传统设计中的人工调参试错过程。为提升训练效果,在奖励函数中引入了控制量变化率。最后,通过数值仿真验证了所设计控制方法的有效性与鲁棒性。     

小空间碎片环境数据库的生成

首先对空间碎片的产生和演化过程进行了详细分析，在此基础上提出了一种小空间碎片环境数据库的生成方法。最后选择合适的碎裂模型和参数对1961年至1999年之间发生的154次历史碎裂事件进行了仿真计算，生成了当前的小空间碎片环境数据库。     

空间碎片质量分布模型建模方法研究

利用空间碎片环境演化模型的建模思想，对碎片环境建模的过程进行了分析与研究，通过分析1999年以前空间环境中碎片产生，衰减及在未来时间中的演化因素，建立了质量分布模型，并利用可得到的碎片数据进行了仿真研究，所得结果可供有关研究人员参考。     

基于SBV传感器的地球同步带目标监视系统星座设计

以天基可见光(Space-BasedVisible,SBV)传感器实现对整个地球同步带的监视为研究背景,对监视系统星座构型进行分析与设计.在分析三种观测模式优劣的基础上,给出了最优观测模式;导出了监视卫星轨道高度与搜索栅栏参数之间的关系,并以此确定了监视系统轨道高度的可选范围;通过分析影响天基可见光传感器观测时段和操作策略的因素,给出了SBV传感器的最优观测时段及成像时间的分配原则;在分析单星和双星监视系统方案覆盖率与重访次数的基础上,给出了监视系统卫星数目和搜索栅栏大小的选取原则以及满足回归性的双星监视系统轨道高度选取范围.研究结果表明,监视卫星经过天极附近时采用pinchpoints观测模式可有效提高对较大倾角地球同步轨道目标的覆盖能力,其轨道采用降交点在06:00LT或18:00LT时的太阳同步圆轨道,高度约在615～850km,且在此范围内有6条轨道满足星座回归性要求.      

低照度小样本限制下的失效卫星相对位姿估计与优化

低照度图像信息受损严重,会导致失效卫星的位姿估计精度和鲁棒性降低。基于此,提出了无监督生成式对抗网络低照度图像增强模型。生成器以U-Net网络为基础,并设计密集残差连接结构。判别器设计为全局-局部的双辨别器结构,由传统的单一标量扩展为多标量判别。在小样本的条件下,基于进化训练与并行训练方式改进基于SinGAN的数据增广方法。最后,在基于ORB-SLAM位姿初始化的基础上,建立特征信息的局部地图,克服位姿估计对参考帧的依赖;通过关键帧ROI的稠密匹配,建立关于平面法向量和单目相机安装高度的非线性优化模型求解尺度因子;通过闭环检测后的相似性变换,构建关键帧集合的联合位姿图优化方程,实现对位姿矩阵的全局校正。实验结果表明：测量稳定后,低照度图像的姿态角误差最大值为4°,而图像增强后的姿态角误差最大为0.5°;对于以角速度20°/s运动的失效卫星旋转5周,相对静止下的跟踪测量为5周,1 m水平方向机动下的跟踪测量为4.5周。可以满足失效卫星相对姿态测量的任务需求。     

考虑动态不确定因素的深空探测器任务规划

针对现有的任务规划方法在响应深空动态不确定因素的扰动情况时存在的不确定因素识别度低、响应策略单一等问题,文章提出了一种考虑动态不确定因素的深空探测器任务规划算法。首先,对不确定扰动按从轻到重四个等级进行划分,并采用模糊神经网络评估不确定扰动属于哪种扰动级别,根据评估结果选择对应的扰动响应策略;然后,采用基于分层任务网络规划（HierarchicalTaskNetwork,HTN）的局部任务修复方法,对受到扰动的子系统对应的复合任务重新进行任务分解,完成对初始规划方案的调整修复。仿真结果表明所提出的算法可以有效地对深空动态不确定因素进行评估和响应,从而提高了任务规划的可靠性和灵活性。     

深空探测器约束简化与任务规划方法研究

针对深空探测器现有的任务规划方法在处理系统间复杂约束时存在的约束复杂度高、实时响应能力差、计算效率低等问题,提出一种新的约束简化方法和启发式连续任务规划方法。首先,在时间线规划模型中根据两两子系统间的实时状态关系定义启发式因子,并利用该因子在规划周期内的取值建立子系统间时间线临时从属关系,从而合理地降低规划过程中的约束复杂程度;然后,在规划算法中采用时间线状态扩展策略,根据时间线临时从属关系对各子系统间的状态进行横向和纵向扩展,从而实现对目标任务规划进行快速排序。仿真结果表明由启发式因子建立的时间线临时从属关系有效简化了任务规划过程中的时间约束和资源约束、提高了任务规划的效率和灵活性。     

长期拟周期近直线晕轨道高效设计方法

面向未来近月空间站部署需求,提出了一种三级修正的长期拟周期近直线晕轨道（NRHO）设计方法。首先,设计了新的离散点选取策略,降低了对参数敏感区域的打靶需求,提高了多点打靶法计算多圈次拟周期NRHO的收敛性能。然后,基于NRHO的对称特性,给出了初始拟周期NRHO圈次延续方法和滚动时域长期拟周期NRHO生成方法,根据拟周期NRHO近月点半径设计了修正策略。使用不同的NRHO进行仿真实验,生成了维持500圈约10年的长期拟周期NRHO。仿真结果表明本方法提高了收敛效率,且能有效生成地月空间长期拟周期NRHO。