基于自主规划的载人航天器飞行程序设计

针对航天器飞控任务中因飞行程序的准确、实时需求,对地面人力、物力和测控资源强依赖的现状,提出基于自主规划的载人航天器飞行程序设计方法,并设计了飞行程序自主规划系统。自主规划系统由测控覆盖计算模块、知识配置模块和规划调度模块组成,测控覆盖计算模块自主生成进出测控区的程序,知识配置模块对指令约束条件等航天器模型进行描述,规划调度模块以约束条件传递的方式规划任务程序,实现不依赖地面的自主飞行程序设计。通过建立自主规划系统与控制等分系统之间的信息交互,可有效解决飞行程序与控制的协同问题,并实现不依赖于测控资源的紧急故障处理。     

电磁航天器编队动力学建模与运动规划方法

基于电磁航天器作用原理,利用拉格朗日方法,建立电磁航天器“绳系”动力学模型.基于偏差线性化动力学模型,以切向、径向编队为例,分析编队构型保持稳定性,设计构型保持控制律;将双星电磁航天器编队(EMFF,Electromagnetic Formation Flight)重构运动规划问题转化为标准优化问题,利用高斯伪谱优化方法进行求解.并提出序列控制策略,将该双星模型扩展应用于多星电磁编队构型重构问题,转化为多阶段运动规划问题利用多阶段优化方法进行求解.仿真结果表明本文的动力学建模方法和控制方法是可行的.      

基于经验学习的空间机器人精细抓捕方法

机器人在空间环境下完成对复杂形状物体的精细操作,要求其具有较强的自主操作规划能力.从学习人类经验出发,模仿人类经验生成来建立经验数据库,提出有效的物体分类方法,在物体类别基础上,识别同类物体的可抓取区域,并提出“单拇指”姿态规划方法,将对物体的操作经验泛化到同类物体的操作规划中.试验证明了算法的有效性.     

航天器任务规划中资源约束的可分配处理方法

面对深空探测过程中环境的不确定性和扰动,航天器需要利用任务规划技术实现自主控制。航天器应用规划算法时,需要考虑到执行活动时满足的时间约束和资源约束。通过分析资源约束之间的关系,提出了可重复资源在规划执行时的可分配处理方法,和判断资源变量是否满足的可分配性条件。通过航天器仿真算例,验证了可重复资源的可分配处理方法在规划执行时的有效性。     

基于分支定界的离场航空器动态排序

离场航空器优化排序是加速终端空域内航班流动 、提高航班正点率、缓解管制工作负荷的有效手段。采用滚动时域控制(Receding horizoncontrol,RHC)策略构建离场航空器 实时动态排序框架,并基于分支定界法获取时间窗内优化的目标起飞时间。在此基础上,利 用修正的离场滑行时间确定允许开车时间,从而为管制员提供决策支持。以上海浦东机场离 场运行为例进行仿真验证,结果表明文中提出的方法不仅有效地实现了管制决策支持（为管制 员提供目标起飞时间与允许开车时间）,也能够提升跑道离场容量,降低离场延误水平。     

基于行为的非合作目标多航天器编队轨迹规划

目前航天器编队轨迹规划的研究并未综合考虑目标非合作性、构型复杂性及控制协同性等问题,针对非合作目标多航天器编队系统,提出了一种基于行为的相对运动轨迹规划方法。首先,基于聚集行为模型设计了期望运动场,将期望速度视为一系列具有不同行为特性的速度矢量和,通过构造平衡态构型公式计算行为调节参数。其次,采用高斯型环境函数描述了非合作目标特性,并通过C-W方程对期望运动场进行了改进,使得该方法在多航天器编队系统与非合作目标形成期望构型的过程中,既能避免编队成员之间发生碰撞,又能保证与非合作目标之间的安全距离。仿真结果表明,该算法可以使多航天器编队系统在3000s内运动至期望构型。该方法在复杂的、多个控制目标的编队飞行轨迹规划中优势明显,具有自主性、协同性、鲁棒性强等特点,同时可应用于不同类型的编队构型相对运动规划。     

组合体机动中可变形桁架运动规划研究

目前对空间组合体中可变形桁架（VariableGeometryTruss,VGT）运动规划问题的研究集中在各级均为单自由度或离散二状态等简单结构的情形,未解决所有可调长度杆都能够自由运动的复杂结构运动规划问题。文章根据组合体的几何关系,建立了递推位姿运动学模型,再由自由漂浮系统动量守恒,建立了微分运动学模型。给出了单级VGT变化序列与运动时间分开设计的两步运动规划方法,并在优化目标中加入能量项,给出了多级冗余VGT的运动规划方法。最后通过仿真验证了算法的有效性,在算例中优化指标为J=0.8798,该方法对以VGT作为空间操作机构的组合体研究具有一定工程指导意义。     

圆轨道航天器在轨加注任务空间燃料站部署问题

在轨服务技术因在航天器故障修复、寿命延长及军事方面有重大辅助作用而越来越受到各航天大国的重视,作为在轨服务技术重要组成部分的在轨燃料补给技术也越来越受到关注。文章针对圆轨道航天器在轨燃料加注任务,将空间燃料站技术与多目标在轨加注技术相结合,对基于燃料站的在轨加注模式进行了研究,提出了一种基于聚类分析的在轨加注任务调度及优化算法。通过对双脉冲轨道转移问题的求解与分析,获得了轨道转移速度增量和轨道参数之间的关系,在此基础上分析了圆轨道航天器在轨加注任务调度问题,并根据调度模型的变量和约束关系,建立了圆轨道航天器在轨加注任务多目标规划模型,并采用免疫遗传算法对加注任务调度空间燃料站选址问题进行了研究。以30颗目标航天器的在轨加注任务为例进行了数值仿真,并由燃料消耗的计算结果验证了算法的有效性。     

嫦娥三号“玉兔号”巡视器行为规划方法

为支持"玉兔号"巡视器完成对月面较大空间范围的科学探测,对动态任务进行快速规划,提出了一种基于人工智能领域智能规划技术的自动化任务规划方法。提出了行为持续时间和行为效果动态确定的时态规划模型(TP~(DDDE)),设计了描述TP~(DDDE)问题的规划领域定义语言PDDL——PDDL~(DDDE),以及针对TP~(DDDE)问题的启发式规划算法,运用Landmark知识分析规划问题结构,从而设计了合理反映动作前提评估顺序的启发函数。在嫦娥三号任务中,本文方法支撑"玉兔号"巡视器圆满完成了预期的科学探测任务。