美绕月卫星升空一年十大发现

据新浪网2010年6月28日消息,2009年6月23日,NASA发射的月球勘测轨道器（LRO）在过去的12个月里搜集的数字信息数量超过历史上任何一次行星探测任务。为庆祝其到达月球轨道一周年,科学家评选出LRO过去一年的十大科学发现。     

新形势下如何加强和改进空管系统党建工作

党的第十七届中央委员会第四次全体会议指出：加强和改进新形势下党的建设若干重大问题的决定,全党全面贯彻十七大关于党的建设总体部署,按照党章要求,着眼于继续解放思想、坚持改革开放、推动科学发展、促进社会和谐;着眼于提高党的执政能力、保持和发展党的先进性,     

基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法

移动机器人在复杂环境下沿Dijkstra算法规划的路径运动时,由于所规划的路径存在转折点多、部分转折角度小等问题,导致移动机器人不得不频繁转向,甚至要暂停才能完成转向,严重影响机器人的工作效率。利用几何拓扑学方法,结合实际场景信息,提出一种基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法。根据应用场景获取连续化地图,将连续化地图离散化后随机生成离散点阵,计算各点之间的欧氏距离,选取与各离散点距离较近、且连线不跨越障碍的多个点,将其连接并生成离散图。在离散图中利用Dijkstra算法搜索最优路径作为引导路径。当移动机器人沿引导路径运动时,结合实际场景信息,采用几何拓扑学计算出移动机器人每一时刻应该采取的最佳动作和运行路线。实验结果表明：所提方法能够有效减少移动机器人运动中的累计转弯角度,增大最小平均转折角度,提高所规划路径的平滑度,从而缩短移动机器人的运动时间,提升机器人的工作效率。     

月基装备行走运动学分析与连续步态规划

针对缓冲行走功能一体的月面探测器构型设计困难、步态分析复杂等问题,提出了一种基于相同支链构型的四足月基装备(LBE)设计分析方法与连续步态规划方案。设计复合功能着陆腿机构及整机多状态位姿;构建LBE在行走状态下的单腿运动学模型,对其进行正逆运动学求解,分析单腿与整机工作空间和运动性能;对LBE整机进行水平月面的连续步态规划,并设计单步足端轨迹,通过动力学仿真,验证LBE行走步态稳定性。仿真结果表明：LBE沿前进方向连续稳定运行,质心竖直方向浮动仅占整器高度的0.24%,俯仰角最大摆动幅度为0.34°,翻滚角最大摆动幅度为0.27°。     

一种基于地形方向通行性的改进Theta*算法

提出了一种基于Basic Theta*改进的任意航向路径规划算法,利用星球巡视器在俯仰和滚转方向上抗倾覆能力的差异,对不同航向上的地形可通行性进行了分析,分别区别出障碍以及方向性障碍,并在此基础上将Basic Theta*扩展节点时的可视性检查改进为可通过性检查,从而筛选出能够通过方向性障碍的路径.仿真实验表明,该算法克服了Basic Theta*算法的局限性,能够更加充分地利用巡视器特性,在复杂地形上找到传统方法无法通行的最短路径,扩展了巡视器的行驶范围和工作能力,对于巡视器穿越崎岖地形及撞击坑底探测等星球表面特殊任务具有实用价值.      

基于多信号流图与分支定界算法的故障诊断

针对实时在线故障诊断问题,提出了一种基于多信号流图和分支定界算法的故障诊断方法。通过建立多信号流图模型生成相关矩阵作为诊断知识,进而由相关矩阵以及观测向量产生冲突集,使最小诊断集的求解过程映射为整数规划问题;采用分支定界算法,通过对冲突集的分支、定界以及剪支得到故障诊断的最优解,从而避免了穷举问题造成的搜索"爆炸"。以某型机载燃油系统为对象对本文提出的算法进行了验证。结果表明:本文算法与常用的多信号流图诊断推理算法TEAMS-RT相比,算法速度相当,故障定位精度更高,很好地涵盖单故障以及多故障组合,可以胜任大规模复杂系统的故障诊断。      

反导多传感器协同任务规划综述

针对反导作战多传感器协同任务规划的相关问题,结合反导作战的特点,探讨反导作战信息处理过程与多传感器协同任务规划的关系,并分析多传感器协同任务规划的内涵;在此基础上,梳理出多传感器协同任务规划涉及的关键技术,并综述多源信息综合处理、多传感器协同部署、协同跟踪、协同引导和协同识别等关键技术的研究现状;最后就多传感器协同任务规划的发展提出一些建议。     

非凸二次约束下航天器姿态机动路径迭代规划方法

针对复杂约束下航天器姿态机动路径规划问题,首先描述和分析了航天器姿态机动过程中面临的动力学和运动学约束、有界约束、姿态指向约束,把姿态指向约束利用非凸二次型进行表述;其次从能量最优角度出发,将该约束机动问题归纳为非凸二次约束二次规划问题;然后引入线性松弛技术,将该问题转化成双线性规划问题,求出其中一个变量的凸包络和凹包络,降低求解复杂度,从而求出原问题的一个线性松弛。同时为了提高求解精度,提出一种基于评价函数的迭代规划算法,利用线性松弛求出的解作为初值,通过评价函数进行迭代规划,最终求出原问题的最优解。仿真结果表明该方法不仅可以满足复杂的姿态约束,得到全局姿态优化路径,而且能够降低能量消耗。