面向非合作目标抓捕的机械臂轨迹规划方法

文章针对非合作目标抓捕问题设计了基于误差反馈系数的机械臂轨迹规划算法.考虑到空间机械臂在轨服务要求,采用反作用零空间方法来规划机械臂运动轨迹以实现机械臂与航天器之间的协调运动.为避免在规划起始阶段位姿误差较大可能导致机械臂关节速度过大的问题,引入了位姿误差反馈系数.为对空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划技术进行验证,搭建了地面半物理仿真系统.试验结果表明,通过合理选择位姿误差反馈系数,设计的轨迹规划算法能够使固定基座机械臂末端执行器以较为均匀的速度逼近非合作目标,并能以较高精度实现对非合作目标的抓捕.该试验可以为空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划提供参考.     

空间移动小目标的检测算法

空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹.     

微小型无人直升机避障最优轨迹规划

针对无人直升机在低空复杂环境下避障飞行问题,提出了一种基于非线性最优控制理论的求解策略.以避障机动飞行时间为优化目标,无人直升机六自由度非线性动力学方程为等式约束,直升机飞行性能限制以及三维空间中障碍物限制等因素为不等式约束,建立了避障机动飞行的最优控制模型.然后利用高斯伪谱法（GPM,Gauss Pseudospectral Method）将轨迹规划问题转化为非线性规划（NLP,Non-Linear Programming）问题,并采用序列二次规划算法进行求解.在此基础上研究了障碍物尺寸对最优轨迹的影响.计算结果表明,该方法能够以较高的精度生成真实可行的避障飞行轨迹,最优机动动作取决于障碍物纵横向尺寸比.      

考虑随机干扰的高超声速滑翔飞行器轨迹优化

为解决高超声速滑翔式飞行器具有干扰不确定性的再入轨迹优化问题,提出了一种基于广义正交多项式方法的随机轨迹优化数值求解方法。针对随机干扰,基于广义正交多项式方式对其分布进行采样,形成采样空间,而后将每个采样值代入确定性轨迹优化问题中进行反复迭代求解,得出观测值的样本空间,并计算其期望、方差和协方差,估计输出值。以最大纵程为代价函数对具有随机干扰的高超声速滑翔式飞行器最优轨迹进行了数字仿真。仿真结果表明,基于广义正交多项式的随机轨迹优化方法能够有效处理随机干扰对轨迹优化问题的影响,与蒙特卡洛法相比计算效率大大提高。     

面向领域的仿真设计建模工具SIMDEMO

讨论了面向领域的仿真设计建模工具SIMDEMO的设计和实现.基于透明性、正交性、层次性的视图分解原理,对处于不同阶段、面向不同用户、涉及不同方面的系统模型采用多视图进行分解,建立了以多视图为核心理念的系统协同建模方法,给出了该建模方法下建模所需遵循的过程指导.针对领域模型描述、表示以及操作等多个方面对工具重构的需求,研究得到了基于元对象反射模型的工具架构;架构具有良好适应性,使得工具重构更灵活、简捷.对SIMDEMO的功能结构进行了简介,给出了系统实现方案.最后,将SIMDEMO与典型同类工具作了比较.     

面向智能环境的活动模式迁移学习

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。      

一种圆柱物料装填机器人残余振动抑制方法

为提高载具内的物料装填效率,提出了一种在载具内受限空间中使用的新型圆柱物料装填机器人,并通过优化关节轨迹,对机器人末端残余振动进行抑制。首先,给出物料装填机器人的总体设计方案和工作流程。然后,结合物料装填机器人的结构特点,应用拉格朗日方法建立封闭形式的刚柔耦合动力学模型,并应用模态分析方法得到机器人末端动态响应计算方法。最后,以物料装填机器人关节残余弹性势能最小为优化目标,使用最大最小蚂蚁系统,对机器人关节轨迹进行优化,并对优化结果进行仿真验证。仿真结果表明,优化后的关节轨迹,在满足快速装填要求的基础上,可以降低约34.4%的关节残余弹性势能和约37.6%的机器人末端振动振幅。      

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

舰载无人机滑行轨迹控制方法

舰载无人机是航母-舰载机系统的重要作战武器,实现舰载无人机在航母甲板上的自主滑行对于提高甲板作业效率具有重要意义。对舰载无人机滑行轨迹控制方法问题进行了研究。首先,描述甲板滑行任务的过程,在此基础上,建立滑行轨迹控制问题的数学模型,包括舰载无人机甲板滑行运动模型、滑行任务约束条件以及评价轨迹控制任务的性能指标。其次,考虑甲板环境和轨迹控制任务要求,基于模型预测控制思想,将在线滑行路径规划与轨迹控制结合,采用滚动优化方法计算出舰载无人机实际滑行轨迹,并且得到控制指令信号。最后,以“尼米兹”级航母为例,对不同停放位置舰载无人机起飞前的滑行轨迹进行仿真计算,结果表明了模型的合理性和算法的有效性。