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利用空间机器人辅助、代替航天员完成在轨服务操作是近年的技术发展趋势。基于学习的空间机器人操作以深度神经网络为控制器载体,对非结构化太空环境适应能力强,在高轨、地外、深空等场景具有良好应用前景。目前,无论是空间机器人操作,还是地面机器人操作,多数研究只关注单一任务学习问题。立足一种多任务学习新视角,针对空间机器人操作面临的多任务适应性要求高、精细化要求高、不确定性强问题,首先分析了在轨服务的多样化任务需求。其次,全面综述了机器人操作多任务学习算法与应用相关工作,分析了开展空间机器人操作多任务学习的难点挑战,给出了关键技术发展建议。相关关键技术的突破将有助于提升空间机器人系统的自主性、鲁棒性,进而助力中国在轨服务技术向无人全自主方向推进。 相似文献
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筒式偏心在轨分离是一类特殊的在轨分离问题,小卫星偏心安装而产生的分离力矩将导致分离角速度,进而影响小卫星的分离指向精度,甚至导致释放平台姿态失稳。而常规的姿态大角速度机动、姿态快速稳定控制方法难以在小卫星出筒前的极短时间内完成分离角速度抑制。因此,进行了卫星筒式偏心在轨分离动力学分析,基于分离角速度的产生,提出了抑制分离姿态干扰的前馈控制力矩法和角速度预偏置法。在此基础上,推导了关键控制参数的近似计算公式,给出了控制量的优化求解方法,并分析了控制干扰因素对抑制结果的影响。最后,通过仿真算例分析,对比验证了两种抑制方法的有效性,并给出了其工程应用的建议。 相似文献
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航天技术的发展与应用使在轨服务成为可能,由于各种限制因素的制约,服务航天器需要选择适当的时机,并在一定的时间范围内实施机动以提供在轨服务.提出并界定了机动窗口的概念,分析了机动窗口的制约因素,重点探讨了在机动能量制约下圆轨道之间的机动窗口计算问题.根据服务任务的紧急程度,分别研究了最省能量的漂移式机动窗口和节省时间的快速机动窗口.计算结果表明,共轨部署的服务航天器在能量有限、而时间不限的情况下,比其他部署方式有更多的机动时机,机动能量是制约机动窗口的关键因素. 相似文献
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针对推进剂在轨加注任务中,接受贮箱内气液位置不确定,排气和质心控制困难的问题,以NASA的FARE Ⅱ试验中的贮箱为参考,根据表面张力贮箱相关理论,建立计算模型.采用数值模拟的方法,对不同加注流量条件下,叶片式表面张力贮箱内气液分布进行研究.运用Fluent流体仿真软件,以肼为工质,对叶片式表面张力贮箱在轨加注过程进行数值模拟.仿真结果表明:加注流量越大,贮箱中部气液界面凸起越高;当加注流量超过临界值,流入的推进剂经过排气管排出.研究结果对于叶片式贮箱在轨加注过程中的流量控制具有参考价值. 相似文献