深空探测人工智能技术应用及发展建议

深空探测任务的探测目标距离地球越来越远,测控延时逐步增大,并且目标的先验知识有限,在遥远、未知、不确定环境下开展科学探索对探测器的自主性能需求日益强烈。随着人工智能技术的快速发展并逐步实用,在深空探测领域中应用人工智能技术提高和改进航天器自主性也将成为必须和可能。简要介绍了人工智能技术的发展历程,分析了航天领域中人工智能技术的应用实例,重点结合规划的深空探测任务特点和应用场景,梳理分析了各具体任务对人工智能技术应用的潜在需求,并提出了对深空探测人工智能技术应用的一些看法和发展建议。     

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。     

基于多目标优化与强化学习的空战机动决策

为了解决无人机自主空战中的机动决策问题,提出了一种将优化思想与机器学习相结合的机动决策模型。采用多目标优化方法作为决策模型核心,既解决了传统优化方法需要为多个优化目标设置权重的困难,又提高了决策模型的可拓展性;同时在多目标优化的基础上通过强化学习方法训练评价网络进行辅助决策,解决了决策模型在对抗时博弈性不足的缺点。为了测试决策模型的性能,以近距空战为背景,设计了3组仿真实验分别验证多目标优化方法的可行性、辅助决策网络的有效性以及决策模型的总体性能,仿真结果表明,决策模型可以对有机动的敌机进行有效的实时机动对抗。      

中国首次火星探测工程有效载荷总体设计

简要介绍了中国首次火星探测工程的科学目标与有效载荷的配置,有效载荷分系统的总体技术方案,包括有效载荷供配电、遥测遥控、科学数据处理、在轨自主运控,以及有效载荷分系统在轨基本工作流程安排。针对火星环绕器有效载荷功能复杂、安装位置分散等特点,配置了独立的载荷控制器设备,通过总线网络将有效载荷分系统组成有机整体,实现与环绕器平台的统一电接口。针对火星车有效载荷在重量、体积、能源等方面的严格限制,通过最大限度地将各有效载荷主控电子学控制单元集成于一台载荷控制器设备中,实现了对有效载荷的集中控制和管理。     

医学超声图像的特征提取方法初探

本文在分析了医学超声图像特殊性的基础上,构建了基于灰度共生矩阵的四个纹理特征描述算子,对正常肝和非正常肝的超声图像进行了特征提取。MATLAB仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

航空发动机空中起动失败故障分析与排除

针对某型发动机空中起动失败故障,阐述了发动机空中起动的时序与原理,通过对空中起动失败故障的现象分析,进行 初步故障排查,建立空中起动失败故障树,根据故障树对可能导致发动机空中起动失败的因素进行逐一分析、检查及试验验证,确 定主燃油泵调节器起动回油活门故障导致空中起动供油异常是发动机空中起动失败的原因。更换主燃油泵调节器后进行试飞验 证。结果表明：发动机空中起动正常,空中起动参数正常,发动机空中起动能力满足该型产品的指标要求,发动机可以在规定时间 内完成空中的再次起动,达到目标转速,发动机检飞通过。本次排故的思路与经验,可为后续某型产品的相关故障排除提供指导 性帮助。     

角度传感器动态角误差测量方法的研究

针对急需解决的角度传感器动态角计量问题,设计了动态角误差的测量方法,详细介绍了测量原理、测量过程及误差的评定方法,并进行了测量结果的不确定度评定。由不确定度评定可知,转台对传感器的电磁干扰导致的读数跳动及安装误差对测量准确度影响较大,为进一步完善该测量方法指明了研究方向。     

俯仰阻尼导数分量的CFD数值模拟

提出一种直接求解直接阻尼导数的方法,该方法不仅适用于轴对称外形,也适用于非轴对称外形.数值模拟飞行器的非定常强迫沉浮运动和强迫角振动,并在Etkin的非定常气动力模型基础上,辨识得到飞行器的洗流时差导数和俯仰阻尼导数,研究飞行器俯仰通道各阻尼导数的数值计算方法.对弹道外形和基本带翼导弹标模外形及Hyflex升力体外形进行研究分析表明,将阻尼导数分量相加得到的俯仰阻尼导数与直接求解强迫角振动得到的俯仰阻尼导数与试验结果吻合很好,各阻尼导数分量随质心位置的变化趋势也与理论预测相符.对于带翼飞行器,超声速条件下,洗流时差导数在俯仰阻尼导数中占主导作用.      

基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法

朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性.