基于近端策略优化算法的四足机器人步态控制研究

足式机器人步态控制是机器人研究领域的难点问题,应用强化学习让机器人自主学习策略提供了一种很好的解决思路.基于ROS机器人操作系统搭建了四足机器人仿真平台,将近端策略优化算法用于四足机器人步态控制,并与其他深度强化学习算法进行了对比分析.仿真实验结果表明,近端策略优化算法在实际应用中具有更好的训练效果.     

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

摘要： 扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.     

航天器轨道机动过程中的自主导航方法

典型的航天器自主天文导航方法利用地球敏感器和星敏感器的观测信息,根据轨道动力学模型和测量信息,采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）估计航天器位置矢量。为了在航天器轨道机动过程中减小滤波器的估计误差,设计了用于航天器自主导航的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波（AREKF）算法。仿真结果表明,采用AREKF算法能够有效地减小推力不确定性的不利影响,在不增加导航敏感器的前提下改善系统的导航性能,取得优于传统EKF算法和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）的估计精度。     

基于局部方法的余度惯性组件故障诊断

介绍了局部方法(local approach)原理及其在随机系统故障诊断中的应用问题,讨论了用于故障诊断的样本数目对检测性能的影响,指出通过增加样本数目,可以大大增加局部方法检测小故障的能力,并说明样本数为1时,广义似然比(GLR,Generalized Likelihood Ratio)方法和局部方法的判决函数相同.为了验证所提出方法的有效性,将局部方法用于沿正十二面体对称侧面配置的冗余微机械惯性组件(IMU, Inertial Measurement Unit)故障检测,实验结果表明文中的理论分析是符合实际情况的.      

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%.     

一种基于偏振度估计的自适应导航方法

针对光电式偏振光敏感器测量模型中解算偏振度误差较大的问题,考察了最大偏振度所具有的物理特性,借鉴加速度"当前"统计模型的思想,提出一种最大偏振度估计模型,应用于导航方法中.仿真表明该方法能够实现对于速度和最大偏振度的跟踪,在最大偏振度发生变化时有良好的跟踪效果.     

时变参数辨识梯度算法稳定性分析

研究用于时变参数辨识的梯度算法稳定性问题.基于随机过程有界性判据对时变参数辨识梯度算法进行了稳定性分析,给出了梯度算法稳定的充分条件.指出在待辨识参数变化率有界,观测噪声是零均值白噪声,且系统满足持续激励条件的情况下,梯度算法参数选择满足一定条件时,能够确保参数辨识误差的有界性.上述研究与以往工作的不同之处在于稳定性证明过程中仅要求待辨识参数的变化率是有界的,而不要求参数变化率是零均值白噪声.     

自适应两级UKF算法及其在时变偏差估计中的应用

针对存在时变偏差的非线性系统状态估计问题,提出了一种新型的自适应两级UKF算法（ATUKF,adaptive two—stage unscented Kalman filter）．该算法利用衰减因子补偿模型的不确定性,对状态和偏差实施分离估计,并利用估计偏差对状态进行更新．将该算法用于存在随机时变偏差的近地卫星自主导航系统的状态估计问题中,仿真结果验证了其有效性,并利用可观测性分析方法对导航系统的可观测性进行了分析．     

X射线脉冲星导航测量延时补偿方法研究

X射线脉冲光子是脉冲星导航系统原始观测量,利用脉冲叠加技术获取的脉冲星观测量存在测量延时问题。通过分析脉冲叠加技术原理,将脉冲星导航系统测量延时问题转化为对光子延迟时间序列的研究。提出基于轨道外推的延时补偿方法和基于组合导航的延时补偿方法,前者计算量小,宜于在测量延时较小时使用,后者不受延时大小的限制。最后通过数学仿真验证了所提方法的有效性。     

基于地标信息的星敏感器低频误差标定方法

针对星敏感器及其安装结构热变形等因素引起的星敏感器低频误差(LFE)影响卫星姿态确定精度的问题,提出了根据有效载荷提供的地标信息,采用最小二乘算法标定星敏感器低频误差的方法.考虑到卫星姿态确定系统是为有效载荷服务的,为了使卫星姿态确定系统输出的姿态信息与有效载荷相一致,从而准确反映有效载荷的指向变化情况,星敏感器低频误差的标定以有效载荷提供的地标信息为观测量进行.仿真结果表明,所提方法能够有效减弱星敏感器低频误差对卫星姿态确定精度的影响,从而提高卫星姿态确定精度.