空间站柔性机械臂辅助舱段对接动力学分析

为验证空间站柔性机械臂系统在有初始位置、姿态误差的情况下能否成功完成辅助舱段对接任务,文章建立了空间站柔性机械臂辅助舱段对接动力学模型,模型考虑了对接机构的接触碰撞,依据关节精细动力学模型、力矩控制方法和阻抗控制程序进行了空间柔性机械臂辅助舱段对接过程仿真。仿真结果表明,当关节输出端位置测量精度为17位时,依靠阻抗控制的方法,空间柔性机械臂在主动舱存在最大位置误差150mm,最大姿态误差2.5°的情况下仍能完成对接;对接成功后,空间柔性机械臂系统控制力迅速下降,仍然能较好地保持构型,不会影响对接舱段的安全。     

基于多智能体强化学习的空间机械臂轨迹规划

针对某型六自由度（DOF）空间漂浮机械臂对运动目标捕捉场景,开展了基于深度强化学习的在线轨迹规划方法研究。首先给出了机械臂DH （Denavit-Hartenberg）模型,考虑组合体力学耦合特性建立了多刚体运动学和动力学模型。然后提出了一种改进深度确定性策略梯度算法,以各关节为决策智能体建立了多智能体自学习系统。而后建立了"线下集中学习,线上分布执行"的空间机械臂对匀速直线运动目标捕捉训练系统,构建以目标相对距离和总操作时间为参数的奖励函数。最后通过数学仿真验证,实现了机械臂对各向匀速运动目标的快速捕捉,平均完成耗时5.4 s。与传统基于随机采样的规划算法对比,本文提出的自主决策运动规划方法求解速度和鲁棒性更优。     

H-2B火箭发射第4艘HTV货运飞船

8月4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)4国际空间站货运飞船。这是H-2B火箭第4次发射,也是日本第4次发射HTV货船。飞船定于8月10日飞抵国际空间站,由站上机械臂捕获,并停靠到"和谐"节点舱面向地球一侧的对接口上。HTV-4飞船又称"白鹳"4,载有3.9吨增压货物和1.5吨不增压货物,包括称为"希望号机器人"的一台拟人机器人。飞船定于9月5日携带站上一些垃圾脱离空间     

一种柔性空间机械臂的刚体运动和柔性振动复合控制方法

针对柔性空间机械臂的刚体运动控制和柔性体振动抑制问题,给出了一种反馈和前馈复合控制方法.对于一个柔性双连杆机械臂,首先设计反馈线性化控制器,消除非线性影响,实现大范围的刚体运动控制.其次基于闭环回路响应的振动特性,设计输入成型前馈控制器,预成型控制命令,抑制对结构振动影响显著的某些模态响应.最后仿真结果证实了给出的反馈线性化和输入成型复合控制方法,可以实现精确的位置控制,同时机械臂的残余振动得到了有效的抑制.     

便携式坐标测量系统在航空发动村关键部件检测中的应用

介绍了激光跟踪仪和关节臂坐标测量机在航空发动机关键部件检测中的应用,根据发动机部件的特点,对几类共性的检测问题提出了计量解决方案。     

航天器机械臂柔性力控辅助装配方法

文章从装配的实际需求出发,提出一种航天器机械臂柔性力控辅助装配方法:通过在机械臂末端法兰与负载之间安装的六维力传感器感知作用力与力矩信息,人手直接作用于机械臂末端的负载,系统通过负载的重力补偿算法获得人手作用的力与力矩信息,而后以力/力矩信息作为输入来控制机械臂进行移动或转动,使负载柔性跟随人手运动。文章给出了装配方法的详细设计方案与相关算法,并进行了初步试验验证。试验表明,该装配方法可以有效提高在航天器狭小空间内进行大重量工件安装的效率,且安全可靠。     

自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略

提出了一种自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略.抓取翻滚目标要求自由漂浮机械臂具有很强的轨迹跟踪能力,但是自由漂浮机械臂本身以及目标所存在的运动学和动力学参数不确定性使基于模型的控制器性能急剧下降,甚至变得不稳定.通过对参数的自适应逐步改善基于模型的控制器的性能,并且提出了一种新的自由漂浮机械臂关节空间自适应控制器.最后通过数值仿真对所提出的自适应控制策略进行了验证.     

参数不确定空间机械臂关节轨迹跟踪的增广自适应控制方案

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基两杆空间机械臂系统的控制问题.系统动力学分析的结果表明,结合系统动量及动量矩守恒关系得到的系统动力学方程将为系统惯性参数的非线性函数.证明了借助于增广变量法,即通过适当扩展系统的控制输入与输出可以得到一组控制方程,它们可以表示为一组适当选择的惯性参数的线性函数.以此为基础,针对机械臂末端载荷参数未知的情况,设计了关节空间轨迹跟踪的增广自适应控制方案.此控制方案的显著优点在于不需要测量漂浮基的位置及移动的速度、加速度.仿真运算证实了方法的有效性.      

基于前馈神经网络的柔性连续臂建模与仿真

柔性连续臂的设计研究近年来取得重大进展,但其建模研究一直相对滞后。为此,文章对柔性连续臂进行运动学建模研究,提出使用临时姿态矩阵求解逆运动学的方法,解决了逆运动学不易收敛的问题;利用前馈神经网络对基于模态振型函数（MSF）的模型进行拟合,建立一种端到端的正运动学模型和逆运动学模型,在保证模型精度的同时,显著提高了其逆运动学求解效率。该模型可以灵活更改前馈神经网络输入输出神经元的数量,从而将自身迁移到多节模型中。     

基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法

误差建模、标定与补偿是提高微惯性测量单元(MIMU)精度的关键,而杆臂效应是影响低成本微机电系统(MEMS)惯导精度进一步提升的瓶颈.针对杆臂效应引起的多MIMU标定误差问题,提出了一种基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法.分析了杆臂效应影响多MIMU标定的误差机理,设计了一种六方位倍速率标定方案,建立了基于杆...