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阐述航天器交会对接最终逼近段相对状态测定与控制算法。测定算法适用于计算机视觉系统,根据标志点构型几何特征,建立非线性测距方程组并构造加权目标函数。对非共面标志点构型(如3点T型与5点锥型)和共面标志点构型(如正方形、矩形、菱形),目标函数均含标志点间距比率关系项;对共面构型,目标函数还包含共面条件项。按最小二乘法,采用Gauaa-Newton数值迭代法求解测距最佳值;对共面标志点四边形构型,利用对角线交点的虚影像坐标确定测距求解迭代初值。获得测距后即可应用四元数估算法确定相对姿态与相对位置。对相对姿态控制算法,给出相对姿态运动学与动力学方程,讨论相平面法与四元数反馈法的控制设计方法。相平面控制法应用常值推力,针对小姿态角机动的特点,将相对姿态通道解耦为三个独立的二阶子系统,设计相平面推力方向切换函数;四元数反馈法应用本征轴旋转的线性二阶系统瞬态响应特性,选择相对四元数与相对角速率反馈增益系数,确定控制力矩。对相对位置控制算法,将实际位移对标称位移之差作为控制变量,阐述所需速度增量最小的双冲量机动。大量模拟计算结果表明相对状态测定与控制算法是有效的。 相似文献
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头盔伺服系统的主动柔顺控制 总被引:1,自引:0,他引:1
对头盔伺服系统(HMDPM)主动柔顺控制策略的主要内容——轨迹规划和控制方法进行了研究。首先,采用基于力反馈和滑动杆动力学模型的头部运动预测法进行轨迹规划,该方法利用并联机构(PM)分支杆长与运动平台位姿间的映射关系,通过力反馈信息和6-3UPS并联机构滑动杆动力学模型对头部运动进行预测,为头盔伺服系统的位置控制提供期望轨迹;然后,基于头盔伺服系统的动力学模型对系统的惯性项和非线性项进行了计算,设计了惯性项和非线性项补偿控制器,在进行头部运动跟踪的同时,实现了头盔显示器与头部间接触力的控制;最后,采用SimMechanics模块建立了HMDPM—人交互模型,并进行了相关验证实验。仿真结果表明,基于力反馈和滑动副滑动杆动力学模型的头部运动预测法能实时地、较为准确地预测出头部运动位置;基于动力学模型的惯性和非线性项补偿控制器不仅可以较为准确地跟踪头部运动,而且还能有效地减小头盔显示器与头部间的接触力,降低执行机构的刚度、减少系统摩擦力等非线性因素对使用者的干扰。 相似文献
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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. 相似文献
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《中国航空学报》2021,34(10):210-219
In kinematic navigation and positioning, abnormal observations and kinematic model disturbances are one of the key factors affecting the stability and reliability of positioning performance. Generally, robust adaptive filtering algorithm is used to reduce the influence of them on positioning results. However, it is difficult to accurately identify and separate the influence of abnormal observations and kinematic model disturbances on positioning results, especially in the application of kinematic Precise Point Positioning (PPP). This has always been a key factor limiting the performance of conventional robust adaptive filtering algorithms. To address this problem, this paper proposes a two-step robust adaptive filtering algorithm, which includes two filtering steps: without considering the kinematic model information, the first step of filtering only detects the abnormal observations. Based on the filtering results of the first step, the second step makes further detection on the kinematic model disturbances and conducts adaptive processing. Theoretical analysis and experiment results indicate that the two-step robust adaptive filtering algorithm can further enhance the robustness of the filtering against the influence of abnormal observations and kinematic model disturbances on the positioning results. Ultimately, improvement of the stability and reliability of kinematic PPP is significant. 相似文献
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