高度-速度剖面内再入轨迹快速规划

提出一种升力式再入航天器进入稠密大气后的轨迹规划方法。在预先设定攻角剖面的前提下,利用路径约束(驻点热流、动压和过载)在高度-速度(H-V)剖面内直接获得轨迹下边界;利用终端约束确定以轨迹下边界为基准的高度增量,进而通过下边界与高度增量的加和形成满足要求的再入轨迹。其中,增量的形式选取为分段二次型函数,其大小可通过割线法快速获得。倾斜角大小可根据纵向动力学方程反解得到,其方向依据航向误差角走廊确定。通过对典型工况的仿真,结果表明所提方法能够快速规划出再入轨迹,且适应性好。     

基于协同裕度的多飞行器航迹规划

针对传统多飞行器协同航迹规划适应环境变化的能力较弱的缺陷,提出了多飞行器协同裕度的概念,建立了航迹规划的协同裕度模型,研究了基于协同裕度的多飞行器协同航迹规划方法,提高了编队协同能力,仿真结果验证了改进方法的有效性。     

无控航天器与空间碎片再入的工程预测方法研究现状

无控航天器、火箭末级以及空间碎片再入地球大气层后可能未烧尽,残存的小碎片高速撞击地面,对人类安全和生态系统构成极大威胁。提前预测其再入轨迹并采取预防措施能够有效降低地面风险。文章对无控航天器和空间碎片再入工程预测模型,包括航天器模型、动力学模型、气动热模型和烧蚀解体模型的研究现状进行跟踪与总结,也介绍了国内外有公开资料的工程应用软件,并讨论若干关键问题和进一步研究方向。     

星球巡视器任务规划技术发展综述

首先阐述了星球巡视器任务规划的定义、内容和特点,并分别从任务规划算法、全局路径规划算法、局部路径规划算法三个层面对国内外星球巡视器任务规划技术的研究现状进行了分析和评述。在任务规划层面,当前研究主要集中在基于资源调度的方法和基于路径的方法;在全局路径规划层面,介绍了路径图法、单元分解法等几何模型构建算法以及A*类算法等图搜索算法;在局部路径规划层面,介绍了人工势场法、Bug类算法、启发式动态重规划算法、基于地形评估的算法等几类常用算法。最后,对星球巡视器任务规划技术的未来发展方向进行了展望。     

GEO及NGSO卫星通信系统融合应用研究

针对航空、航海、空间中继等与日俱增的通信需求,综合考虑地球静止轨道(GEO)卫星和非地球同步轨道(NGSO)星座的独特通信性能优势,文章提出GEO及NGSO卫星通信系统融合应用架构,并对融合过程中需要突破的共型终端、协同组网、移动性切换等关键技术进行分析,给出基于软件定义广域网(SD-WAN)的多轨道卫星协同组网、基于地理位置/负载/剩余时间的移动切换机制、波形动态可重构终端等解决方法,最后提出新系统架构下的应用场景设想,可为GEO及NGSO卫星系统融合发展建设提供参考。     

空间冗余机械臂零反作用最优路径规划

自由漂浮空间机械臂运动通过力传递会对其载体航天器产生反作用力和力矩,从而影响基座和末端执行器的位置与方向。利用冗余机械臂的反作用零空间,求解对基座航天器姿态零干扰的机械臂运动规律的解析解。给定机械臂初始和终端状态,考虑最大关节角约束和最大关节角加速度约束,分别针对时间最优和沿整个运动路径关节加速度最小的问题,采用高斯伪谱法,在零反作用轨迹解集中寻找满足约束方程的最优解。所得最优解使得机械臂在达到期望构型的同时不影响基座姿态。将算法用于平面3自由度冗余机械臂系统中,仿真结果表明:算法在保证基座姿态稳定的同时,关节运动满足给定的约束条件,从而验证了算法的有效性。     

在轨任务规划的新型开发方法

作为未来航天器智能化的发展方向,在轨任务规划的实现是一项涉及多个领域知识的复杂软件工程问题,需要与之匹配的先进开发方法。本文基于动态语言和嵌入式操作系统,提出了一种在轨任务规划的开发方法;从需求出发,调研了一组适用于在轨任务规划应用的开源基础库,涉及航天器任务规划、地理信息数据库、地图投影、坐标变换、几何拓扑关系求解、线性规划等多个方面;将这些领域的典型开源库作为中间件移植到高性能星载计算机和嵌入式操作系统上,并进行了功能测试。本文的工作能给后续在轨任务规划系统的设计和实现提供启发和帮助。     

机动卫星星座对多区域目标成像任务规划

针对太阳同步圆轨道卫星星座对地观测任务,研究了在卫星机动情况下对多区域目标的成像任务规划算法.首先提出了单颗卫星对单个点目标的观测方法,解析分析了点目标可见性,并给出了卫星变轨策略;进而通过把区域目标划分为多个条带,将问题转化为卫星对点目标观测问题,结合单星单目标观测方法分析区域目标各条带的可见性;最后建立优化问题模型...     

无人机集群路径规划算法研究综述

无人机集群路径规划算法是无人机集群控制的重要研究方向之一.多无人机路径规划相较于单无人机路径规划,会考虑空间协同和时间协同约束、飞行安全等问题.首先对无人机集群路径规划算法进行分类,分为传统路径规划算法、智能优化算法和深度强化学习算法.其次对各类算法进行简要分析和总结,针对缺陷,给出相应的改进思路及例子.再着重对深度强...     

航天器轨道追逃博弈多阶段强化学习训练方法

针对航天器轨道追逃博弈问题,提出一种多阶段学习训练赋能方法,使得追踪星在终端时刻抵近逃逸星的特定区域,而逃逸星需要通过轨道机动规避追踪星。首先,构建两星的训练策略集,基于逻辑规则设计追踪星和逃逸星的机动策略,通过实时预测对方的终端位置,设计己方的期望位置和脉冲策略,显式给出追逃策略的解析表达式,用于训练赋能;其次,为提升航天器的训练赋能效率及应对未知环境的博弈能力,提出一种基于强化学习技术多模式、分阶段的学习训练方法,先使追踪星和逃逸星分别应对上述逻辑规则引导下的逃逸星和追踪星,完成预训练;再次,开展二次训练,两星都采用邻近策略优化(PPO)策略进行追逃博弈,在博弈中不断调整网络权值,提升决策能力;最后,在仿真环境中验证提出的训练方法的有效性,经过二次训练后,追踪星和逃逸星可有效应对不同策略驱动下的对手,提升追逃成功率。