自由浮动空间机械臂的最优控制

自由浮动空间机械臂所满足的动量矩守恒方程是一个非完整约束条件。首先把铰关节角速度作为输入，建立起系统的状态方程。然后把输入表示成待定系数的Ｆｏｕｒｉｅｒ 基组合，从而将最优控制转化为对代数问题的求解。最后用非线性最小二乘法迭代求出同时使载体和铰关节达到预定位形，而且使输入能量最小的最优控制。仿真算例说明，本文的方法是有效的。     

基于避障伪距离的自由漂浮空间机器人规划跟踪一体化控制

针对自由漂浮空间机器人(Free Floating Space Robot,FFSR)的避障规划与控制问题,提出一种FFSR的避障规划-跟踪一体化控制方法。首先,基于障碍物伪距离技术,采用FFSR逆几何模型求解期望末端位姿下的连杆伪距离估计值,进而通过求解非线性优化问题,获得FFSR避障期望轨迹。其次,将全局轨迹规划与局部在线避障相结合,辅以离散状态黎卡提方程（DSDRE）控制方法实现FFSR的避障规划-跟踪一体化控制。最后,采用6R空间机器人模型验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,该方法能够实现FFSR的避障控制,有效克服了传统FFSR控制中末端轨迹规划与控制相分离的问题,提高了FFSR的环境适应性。     

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。     

非合作大目标位姿测量的线结构光视觉方法

空间机器人与非合作大目标交会接近最终段,单目相机不能获取完整的特征图像而无法完成相对位姿测量。针对此问题,提出基于线结构光和单目视觉的相对位姿测量方法。以非合作大目标上的局部矩形特征为测量对象,首先,建立相对位姿测量模型并给出四个测量坐标系之间的关系;其次,通过相机对不完整矩形和线结构光的约束获得四个特征点在相机坐标系下的坐标;然后,利用四个特征点计算相机坐标系与目标坐标系之间的转移矩阵;最后,将转移矩阵分解得到矩形特征的相对位姿。通过改变影响测量精度的输入误差和标定误差等因素对该方法进行仿真验证,结果表明该测量方法是有效的。     

空间非合作目标质量特性在轨辨识

提出基于系统动力学方程的空间非合作目标质量特性辨识算法。利用递推最小二乘法辨识空间机器人抓捕非合作目标后系统整体的质量特性,进而根据多体动力学的建模方法,通过几何关系解算得到非合作目标与末端作用器联合体的质量特性参数。仿真分析验证了该辨识算法的有效性。     

空间机械臂位形与基座姿态协同控制研究

针对自由飘浮空间机械臂与基座的运动耦合问题,提出了一种基于不变流形的机械臂位形与基座姿态协同控制算法。在分析了系统可控性的基础上,构造了线性状态反馈下系统的不变流形,并设计了分段连续的镇定控制器。该控制器先将系统状态镇定到不变流形之上,然后沿该流形将系统状态调整到期望值。仿真结果表明,在系统可控的条件下,所提出的协同控制算法能将机械臂位形与基座姿态同时调整到期望状态。     

一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。     

一种基于启发式搜索的智能轨道规划

针对二体轨道模型,设计了一种时间固定点对点多冲量轨道机动的智能规划算法。算法基于非线性规划理论和启发式智能搜索技术,采用随机A*扩展树法保证优化的全局性,并利用逐步二次规划法(SQP)来保证结果的局部数值精确性。整个算法具有较好的智能自主性。最后通过数值仿真验证了算法的可行性。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

多臂协调操作自由飞行空间机器人的位置和内力混合控制

基于多臂自由飞行空间机器人多臂协调操使负载沿着期望的轨迹运动并且控制负载所受的内力为目的，在多臂自由飞行空间机器人系统协调操作的动力学方程基础上，推导了各个机械臂协调操作负载按期望轨迹运动时各个机械臂关节的驱动力矩的计算方法；给出了作用在负载的内力的定义，根据关节力矩计算方法和PID反馈控制原理，建立了多臂自由飞行空间机器人协调操作负载时的位置和内力的控制算法；讨论了所提出的控制算法的稳定性问题，得到了负载的位置误差和内力误差的约束条件。通过仿真实验证明该控制算法能够使负载的实际位姿和内力收敛到期望的轨迹和内力。