空间机械臂的刚-柔耦合动力学研究

本文对作大范围运动的空间机械臂的刚-柔耦合动力学特性进行了研究，从连续介质力学理论出发，在变形位移中计及了耦合变形量，用Jourdain速度变分原理导出了作大范围运动的空间机械臂的动力学方程，分别用耦合模型和不计耦合变形量的零次近似模型计算了机械臂端点的变形位移，揭示了两种模型的动力学性质的差异。为了确定零次近似模型的适用范围，引入相关系数，仿真计算结果表明，零次近似模型仅适用于相关系灵敏的最大值小于0.1的情况。     

加拿大机械臂2：太空多面手斗耷11专奇

2011年4月19号。国际空间站加拿大机械臂2迎来了10周年发射纪念日。     

日发射第二艘货运飞船

1月22日,日本H-2B型运载火箭在种子岛航天中心发射了"H-2转移飞行器"(HTV)2国际空间站货运飞船。这是H-2B火箭第二次发射,也是日本第二次发射HTV货船。飞船于1月28日利用站上机械臂停靠到"和谐"舱的下方停泊口上。飞船将在站上停留约两个月时间,于3月28日离开空间     

一个超冗余度移动操作臂机器人系统的实现与运动控制

冗余度或超冗余度移动操作臂机器人可在空间站上为宇航员提供很大的帮助.对一个超冗余度移动操作臂机器人系统的设计和实现作了介绍,这个系统由一个8自由度的模块机器人和一个1自由度的电机驱动的导轨组成;对该系统的逆运动学解法进行了讨论,提出了一种基于避关节极限与位形优化的简化逆运动学控制方法;并提供了仿真和实验结果.     

奋进号航天飞机升空

20 0 1年 4月 19日 ,载有 7名航天员的奋进号航天飞机发射入轨 ,开始了为期 11天的太空飞行。此次飞行的主要任务是为国际空间站送去加拿大研制的巨型机械臂。4月 19日是发射的好日子 ,这不仅是因为天气不错 ,而且还是世界第 1座空间站礼炮 - 1发射 30周年纪念日。奋进号航天飞机上的 7名航天员分属于 4个国家 ,其中 4名是美国人 ,另外 3名分别来自俄罗斯、意大利和加拿大 ,他们组成了迄今成员国籍最多的乘员组 ,充满了国际色彩。4月 2 1日 ,奋进号航天飞机与国际空间站对接成功。 4月 2 2日 ,航天员走出奋进号航天飞机 ,为国际空间站安装长…     

箭载SINS快速自对准技术

为适应运载火箭快速发射需求,捷联惯导系统采用自对准技术逐渐取代了复杂的光学瞄准系统。针对初始对准中Kalman滤波器收敛缓慢的问题,提出了基于低通滤波的运载火箭快速自对准方法。该方法基于凝固惯性系自对准算法,采用移动窗双矢量构造方案,实现了自对准实时解算。通过在凝固惯性系间姿态转换矩阵后端引入低通滤波器,降低杆臂效应引起的有害加速度影响,保证自对准精度。该方法不需要进行复杂的Kalman滤波运算,能够快速收敛,工程实现简单。数字仿真和试验数据表明,采用基于低通滤波的凝固惯性系自对准方法可以达到Kalman滤波对准同等级精度的同时缩短对准时间到5min以内,验证了该方法的有效性。     

微小卫星临近操作仅测距初始相对定轨解析方法

针对仅有相对距离测量信息的近圆轨道航天器近程交会问题,首次提出一种基于传感器偏离航天器质心安装杆臂效应的解析初始相对定轨算法,解决了仅测距定轨存在镜像解的模糊性问题。首先给出了仅测距定轨模糊性的数学解释,然后基于Clohessy-Wiltshire动力学模型和传感器偏心安装的杆臂效应推导了仅测距信息情况下的初始相对轨道解析解,并给出系统能够去模糊的传感器安装条件。最后通过无误差仿真验证了所提算法的有效性,通过误差情况下的Monte Carlo仿真分析了算法的定轨性能。仿真结果表明所提算法有效,在满足传感器偏心安装条件下能够实现较为精确的初始相对定轨。     

变刚度连续型机械臂设计与控制

针对空间机械臂碰撞过程中产生的冲击和破坏问题,提出一种能被动适应碰撞且能保证操作精度的可变刚度丝驱动连续型机械臂。在以超弹镍钛合金丝为支撑脊椎和驱动部件的基础结构上,设计了一种利用温控记忆合金改变关节内摩擦力的变刚度方法。通过运动学分析得到机械臂驱动空间、构型空间和工作空间之间的坐标映射及速度雅克比矩阵,并结合末端位置反馈设计了一个稳定的闭环运动控制器。在检测丝驱动力的基础上提出了一种碰撞识别方法和相应的变刚度控制策略。运动控制和变刚度控制的实验结果表明该连续型机械臂具有良好的运动控制精度和刚度调节能力。     

空间碎片软捕获姿轨控模型构建与仿真

为构建利用柔性机械臂捕获空间碎片的系统仿真模型,首先分析梳理空间碎片捕获典型任务流程,包括轨道转移、位置保持、路径规划、动量稳定控制等阶段;然后针对任务流程分别搭建基于Simu Link的路径规划、动量缓冲控制、姿态控制、动力学和轨道仿真等子系统;各个子系统之间以TCP/IP的方式进行数据交互,最终完成空间碎片软捕获任务姿轨控仿真系统的构建。     

基于Sarsa(λ)强化学习的空间机械臂路径规划研究

针对目标特性未知的在轨操作环境,研究了典型空间操作机械臂的路径规划策略。采用Sarsa(λ)强化学习方法实现目标跟踪及避障的自主路径规划与智能决策,该方法将机械臂系统的每节臂视为一个决策智能体,通过感知由目标偏差和障碍距离程度组成的二维状态,设计符合人工经验的拟合奖赏函数,进行各臂转动动作的强化训练,最终形成各智能体的状态-动作值函数表,即可作为机械臂在线路径规划的决策依据。将本方法应用于多自由度空间机械臂路径规划任务,仿真结果表明新算法能在有限训练次数内实现对移动目标的稳定跟踪与避障,同时各智能体通过学习所得的状态-动作值函数表,具备较强的后期在线自主调整能力,从而验证了算法较强的鲁棒性和智能性。