空間機器人是實現空間操控自動化和智能化的使能手段之一🖖🏽,在無人及載人的空間科學探索活動中至關重要💅🏻。首先,回顧了國際空間站艙內外機器人🦹、中國空間站機器人👉🏻、在軌自由飛行空間機器人等幾類軌道空間機器人工程應用現狀,以及已成功在軌應用月面機器人和火星機器人兩類星表機器人系統的應用現狀。其次🧑🏽🚀,針對空間機器人後續日益復雜的任務需求,探討了空間機器人在機構構型、關節驅動👨🏼🎓、末端操作🤸🏼♂️、感知認知、行走移動、動力學與控製等方面面臨的技術挑戰。然後👲,論述了空間機器人在多臂、超冗余、柔性化👱🏽♂️🩻、可重構𓀖、仿生等新型機構構型方面的探索🕐,介紹了空間機器人主動、被動柔順關節方面的研究進展,論述了空間機器人末端執行器在專用化工具及通用化多指靈巧手兩個方向的研究進展,總結了星表機器人在新型移動機構構型、高自主導航方面的研究進展👨🏫,介紹了空間機器人在多傳感器集成融合、力與觸覺感知方面的研究進展,論述了空間機器人在多臂協調控製🙍🏻♂️、柔順控製👮🏼♀️、漂浮基座抓捕動力學控製等方面的研究進展。最後,展望了空間機器人在空間目標抓捕與移除、高價值飛行器在軌服務與維修、空間大型構件在軌組裝及星球科學探測等方面的應用前景🧿🚣🏿♂️。
介紹了國外空間機械臂在軌技術驗證與工程應用的概況,從任務類型🍋🟩、構型配置、末端執行器與操作方式方面分析了空間機械臂技術的發展趨勢🧏🏻。綜述了空間機械臂的任務規劃👐🏿👭、系統控製、路徑規劃🧞♀️、視覺感知、末端執行器、遙操作控製及地面試驗驗證7項關鍵技術。介紹了中國試驗七號與天宮二號空間機械臂在軌驗證情況,重點介紹了正在研製的中國空間站機械臂基本方案。最後,總結了目前空間機械臂技術存在的問題🧑🏿🔧,並對中國未來空間機械臂技術發展提出了建議。
代表國家科技實力的空間站🔹、空間望遠鏡🚀、大型通信天線🐎🐓、空間太陽能電站、在軌燃料補給站、深空探測中轉站及地外基地等空間大型平臺和基礎設施的建設需求日益迫切🧑🏽,如何對此進行智能自主建造是當前的巨大技術挑戰🏄🏻🤸🏽♂️。鑒於大型平臺與基礎設施在未來空間探索中的重要性,國內外航天研究機構均提出並發展了在軌裝配的系列技術方案。本文主要對在軌裝配研究現狀和技術發展情況進行系統地綜述🧜♀️🏊♀️。首先分析了有人與無人在軌裝配的國內外技術進展,總結了在軌裝配技術的發展路線✂️、裝配層次與方法🤸🚵🏻;然後在此基礎上🔄,詳細梳理了在軌裝配的技術需求和應用前景,並得出在軌裝配的使能關鍵技術——模塊化技術、機器人技術和地面模擬裝配技術,預期為中國未來的空間在軌裝配研究提供有益的參考。
星表移動探測機器人是多學科、高新技術的結晶,用於非結構化環境中的星球表面探測,能有效減輕人類工作強度🤨、保護人身安全以及代替人類完成惡劣環境下的科研探測工作,有著巨大的經濟和社會效益🤵🏿♂️。本文對已發射的探測器進行了統計,系統梳理了成功著陸月球🧑🏿💼、火星的探測機器人的技術參數、結構與機構組成等🕵️♂️,綜合對比了各國在星表移動探測機器人研製方面的技術狀態🧎🏻➡️。結合國內外的研究現狀和成果,重點針對星表移動探測機器人移動系統的研究進行了梳理,將星表移動探測機器人從運動形式上劃分為輪式、腿式🙎🏿♀️、履帶式及其他類型4種形式🍉,對每類機器人的研究進展、技術參數、結構與機構形式、運動形態等進行了系統回顧和詳細分析。結合星表移動探測機器人面臨的探測任務及發展方向,對星表移動探測機器人未來發展趨勢進行了展望👨🏿🔧👮♂️。
宇航空間中的微低重力環境使得所處其中的航天器和宇航員表現出與在地面重力環境下不同的受力狀態和動態性能,因此需要在地面對這種微低重力環境進行模擬。綜述了目前常用的幾種微低重力模擬方法,其中懸吊法因為模擬時間長、模擬範圍大、不引入附加慣量的優勢被廣泛采用。從微低重力模擬原理角度對現有的懸吊式微低重力模擬系統研究成果進行了分類和國內外研究現狀的綜述。根據微低重力模擬的需求歸納了懸吊式微低重力模擬系統的2條設計準則和3個關鍵技術➗,詳細綜述了這3個關鍵技術的研究現狀。探討了未來懸吊式微低重力模擬系統設計方面和3個關鍵技術方面的發展趨勢🚶。
針對深空探測領域星球表面著陸巡視一體化的探測任務需求🕵🏼♂️,全面而簡要地回顧了國內外星球表面著陸巡視探測任務的發展歷程👨🏻🌾,概述了在著陸過程中減速和緩沖減振方法及移動探測情況,指出了傳統著陸巡視系統存在系統復雜、可靠性低😑、著陸緩沖裝置的質量和體積占比高🫙、著陸後姿態無法調整等局限,對比分析了著陸巡視一體化機器人的優勢。在此基礎上,分別綜述了腿式移動機器人🫘🤰🏿、風力驅動球形機器人🐪、小型跳躍機器人和張拉整體機器人等具備著陸巡視一體化功能的機器人的研究進展;對各類機器人的性能特點進行了對比分析並給出了各自的適用範圍🫵🦀;最後展望了未來星球表面著陸巡視一體化機器人的發展趨勢,探討了未來有待於進一步深入研究的難題及可能的解決途徑。
針對深空探測中(尤其是月球🍭、火星和小行星探測)大型著陸探測器對小型移動機器人作為重要科學載荷的需求,綜述了國內外小型星表探測機器人領域的發展現狀,著重介紹了面向月球探測、火星探測和小行星探測的代表性小型機器人的任務需求、基本構型和樣機測試情況。在系統總結小型星表探測機器人關鍵技術及發展趨勢的基礎上,提出了未來中國在該領域發展🏋🏿♀️、完善的建議🚣🏽。分析表明:月球探測的高研究價值區域多位於崎嶇地形中,體積小、運動性能強的輪式👁🗨、足式機器人受到廣泛關註😾,日本📯、英國、瑞士等國家已提出多種小型機器人概念,並研發原理樣機進行測試試驗;針對火星等存在稀薄大氣層的星體探測🛥,定位於配置組件的旋翼式無人機已成為國內外關註和研製的重點之一,同時面向特殊極端地形探測的小型輪式、翻滾式機器人也進入到原理樣機測試階段,美國在這些領域均保持突出優勢;針對小行星等小質量🏊🏽♂️、弱引力天體探測💁🏽🚵🏻♂️,小型翻滾式機器人成為其著陸探測的主流👳🏼♂️🫱🏼,美國開展了原理樣機設計與試驗,日本通過"隼鳥2號"任務已成功實現在軌應用。
拋物面天線作為星載天線的重要組成部分🏛,在深空探測、移動通信、國防事業、氣象監測等方面均具有廣泛應用,近年來隨著上述學科的快速發展,拋物面天線的研究也越來越受到人們的重視。針對空間大型星載拋物面天線的發展與需求,首先系統地概括了國外星載拋物球面天線的發展現狀,綜述了剛性、網狀以及充氣式星載拋物球面天線,對各類星載拋物球面天線的結構🧗🏿♀️☸️、性能進行了較為詳細的描述和分析,對國內在該領域的部分研究成果進行了簡述▫️🧟。然後梳理了星載拋物柱面天線的發展,對國內外具有代表性的拋物柱面天線進行了介紹,對拋物球面天線和拋物柱面天線進行了參數對比與分析🦏。接下來對近年來針對星載拋物面天線的相關技術進行了介紹。最後對星載拋物面天線的發展趨勢做了簡要分析與預測。
針對星球探測🍁,設計了一種具有高度對稱性的六足輪腿機器人。為適應星球表面的復雜環境,該機器人具有不僅在機身水平面內中心對稱而且關於機身水平面對稱的結構,同時能夠通過腿部構型的變化實現兩種運動方式✅:輪行模式和足行模式。機器人的膝關節采用雙平行四邊形的傳動機構👦🏿,克服了現有足式機器人膝關節平行四邊形機構傳動的奇異問題🤕,增加了膝關節的轉動範圍,實現了單腿關於機身水平面的對稱運動。設計了一種基於指數坐標在SE (3)空間上規劃的自適應步態🥷🏿,機器人可以利用該自適應步態在沒有視覺傳感器和局部地圖的條件下,僅依靠足底力傳感器和機身的慣性測量單元,實現自主連續穩定的行走🦸🏽♂️。利用該機器人結構的高度對稱性,提出了一種傾倒恢復策略以適應星球探測過程中的需求。以Adams和MATLAB為虛擬的仿真環境🙎🏿,對六足輪腿機器人的運動模式切換👛、自適應步態及傾倒恢復進行了仿真👭🏼,驗證了可行性。
為了實時檢測空間機械臂關節故障的發生並獲得有效的故障信息,提出一種基於狀態觀測器的關節故障診斷方法。通過結合滑模變結構控製理論設計滑模狀態觀測器🚵🏽,獲得機械臂各運行狀態的殘差信息👳🏿⚛️,並將其與設定的閾值比較🩱👳🏼♂️,實現關節故障的檢測🐦🔥。進而引入不同的故障模式🍦,構建故障數據庫,將實際關節故障所導致的機械臂故障殘差信息與故障數據庫對比🐷,完成故障發生位置及其故障程度的識別🙇🏿。所提診斷方法考慮了空間機械臂系統內部強耦合特性,能夠及時檢測故障的發生並獲取有效的故障信息。最後以7自由度空間機械臂為對象開展數值仿真研究,驗證了所提關節故障診斷方法的有效性。
針對自由漂浮空間機器人(FFSR)軌跡規劃問題,提出了一種基於動力學RRT*算法的FFSR軌跡規劃方法。首先,建立了FFSR的運動學與動力學模型,將系統模型偽線性重構為狀態空間模型,並設計了考慮位姿調整時長和能量消耗的加權目標函數;然後🤾🏽♀️🚶🏻♀️➡️,針對機械手初末位置間的障礙🧔♂️,簡化避障方法,提出了機械臂避障與機械手避障兩層次避障策略🐦,提高碰撞檢測效率✋🏻;接著,給出了多體系統的動力學RRT*逼近最優軌跡的方法🧏🏼♂️;最後,為驗證算法有效性並不失一般性,選取平面2連桿FFSR模型進行數值仿真並用經典RRT*算法和高斯偽譜法與之對比。仿真結果表明,該方法能夠以較快的速度生成可行的機器人移動軌跡。
繩系式移動機器人可用於極端地形的探測🙋🏿♂️,如陡峭斜坡、松軟土壤🔴🕎、高聳懸崖、溝壑等🎠。在運動過程中移動機器人的繩索不可避免地與障礙物接觸甚至纏繞。由於繩索與障礙物之間的接觸點不相互獨立以及機器人模型的非線性特性,經典的FastSLAM框架不適用於繩索機器人的同時定位和地圖創建(SLAM)問題𓀐。提出基於改進FastSLAM框架的繩系機器人SLAM算法🧗🏿♂️。在該框架中,分別利用無跡濾波和粒子濾波解決接觸點位置估計和機器人位姿估計問題🧴,並利用非線性觀測模型的無跡變換來簡化粒子權重更新。仿真結果表明🪩,該算法可有效地估計接觸點位置,同時提高機器人位姿估計性能。
由於強非線性🤷🏻、強耦合和強時變等特征⏯,柔性空間機器人的穩定精細控製問題一直是一個重大挑戰。輕質小型化機器人受空間及重量限製,其關節柔性通常不可忽略🫄🏼👩🏼🔬,這部分柔性主要是由諧波減速器和力矩傳感器的柔性造成的。傳統的運動學控製在空載時能保持穩定,但是對大負載🦹、快速運動時的適應性差,嚴重時機械臂抖動劇烈甚至發散。針對以上特征🥮,提出了一種基於非線性幹擾觀測器和動力學極點配置的柔性空間機器人在軌精細操作控製方法。仿真實驗證明,該方法可以有效地抑製柔性激振,保證響應的快速性和準確性🙍🏿♂️,同時有較好的魯棒性,能夠適應不同類型擾動的影響和末端環境柔順控製的要求,對工程應用具有一定的參考意義。
共享遙操作結合了遙操作和多機器人協調技術🤶🏼,是重要的空間機器人復雜任務拓展和遙操作可靠性提升方式。首先🕤,在綜述現有共享遙操作技術的基礎上,利用遙操作系統的超前預報特性,提出機器人復雜大時延的共享遙操作方法🍰,給出了多操作員多機器人(MM/MS)復雜操作系統描述模型,設計了分時樹狀分組策略並給出其使用的前提條件。提出了MM/MS組間共享遙操作方法、時延信息維護規則🔕、操作請求判斷和狀態信息維護方法。然後🙋🏽,給出了相應組內共享遙操作算法。最後🤲🏿,以多操作員單機器人(MM/SS)共享遙操作為例,給出了簡化規則🤦🏼♀️🦹🏻♂️,使用以某大型空間機械臂為對象的MM/SS遙操作系統進行了數字仿真實驗。實驗結果表明:本文方法在20 s級不確定時延、操作端的交互時延與遙操作回路時延比為0~1等復雜條件下🤛,均可實施連續穩定的遙操作🤗。
針對多臂空間機器人以軟指接觸形式抓捕目標後的情形🙍🏼♂️🚣🏿♀️,提出了一種綜合考慮摩擦約束及機械臂能力約束的目標期望合外力的載荷分配方法。首先,建立空間機器人系統與目標的動力學方程,作為載荷分配問題的基礎👨🏿✈️。然後👵🏻,在地面機器人相關研究的基礎上,建立機械臂末端與目標表面的軟指接觸模型🀄️,並建立二者之間的運動約束關系。為簡化優化計算🧮,將摩擦錐約束線性化,並建立考慮關節扭矩限製的機械臂能力約束🤲🏼,從而將抓捕力優化的非線性規劃問題轉化為線性規劃問題🤳。最後,采用雙臂空間機器人模型進行數值仿真🕦,表明所提方法針對目標各種形式運動進行載荷分配的有效性🌔。
面向跨尺度、目標多樣化的空間捕獲任務,融合Bricard和3RRS機構的折展特性和幾何特點對復合捕獲系統運動學進行了分析。基於捕獲系統的自由度和構型特點分析,通過構建Bricard與3RRS間的轉換關系實現了捕獲系統各機構間的運動學解耦。根據六棱柱模型,引入Bricard虛擬頂點☝🏼,設計了面向復合空間捕獲系統的運動學求解方法🐄。在仿真環境下搭建捕獲系統的運動學和動力學模型,並開展針對動態捕獲目標的軌跡跟隨實驗👩🏼⚖️。通過與基於閉環約束的阻尼最小二乘法(DLS)對比,驗證了該運動學求解算法的有效性和先進性。實驗結果表明🛌🏽,捕獲系統可實現平穩的協同控製,運動過程中位置跟隨精度優於4 mm,姿態精度優於0.035 rad。
空間機械臂維修性系統設計與評價體系的構建對機械臂維修具有非常重要的意義。結合空間機械臂維修性需求,建立了機械臂"設計-驗證-設計-評價"全周期系統性的維修性設計與評價體系,根據維修性系統設計體系進行維修性設計-驗證-再設計的循環管理🧙🏽♀️,再根據維修性評價體系,三類評價人員模擬在軌維修操作場景分別開展維修評價,最終根據評價指標中的不合格項進行設計迭代。以機械臂中央控製器在軌維修為例驗證該評價體系🙍。研究結果將為後續空間機械臂維修性設計與評價工作提供體系借鑒和工程指導🍄。
在星球探測過程中,星球車需要估計地面力學參數以及時調整控製策略,快速適應地形變化。針對形式復雜,參數耦合的輪地相互作用模型,采用Sobol靈敏度分析方法⛸,分別對模型中的地面承壓特性參數和剪切特性參數的靈敏度進行定量分析💓,篩選出沉陷指數與內摩擦角作為模型的主導參數,用於反映地面承壓特性和剪切特性的變化®️。基於輪地相互作用力學平衡方程✪,通過簡化應力分布公式👨🏼🏫,進一步推導出主導參數的解析表達式🚹。通過以典型值固定非主導參數,利用系統狀態參數和濾波處理完成地面力學特性主導參數的估計。結果表明💁🏼♂️,所提出的地面力學主導參數解析式及相應的估計方法能夠快速反映地形的變化🤽🏼♀️,沉陷指數估計的平均相對誤差為2.8%,內摩擦角估計的平均相對誤差小於3%。估計結果可準確預測車輪牽引力,為實現實時控製提供必要信息。
針對某型六自由度(DOF)空間漂浮機械臂對運動目標捕捉場景,開展了基於深度強化學習的在線軌跡規劃方法研究。首先給出了機械臂DH (Denavit-Hartenberg)模型,考慮組合體力學耦合特性建立了多剛體運動學和動力學模型。然後提出了一種改進深度確定性策略梯度算法,以各關節為決策智能體建立了多智能體自學習系統♣️。而後建立了"線下集中學習,線上分布執行"的空間機械臂對勻速直線運動目標捕捉訓練系統,構建以目標相對距離和總操作時間為參數的獎勵函數👩🏼。最後通過數學仿真驗證,實現了機械臂對各向勻速運動目標的快速捕捉,平均完成耗時5.4 s🧑🏻🦼➡️。與傳統基於隨機采樣的規劃算法對比,本文提出的自主決策運動規劃方法求解速度和魯棒性更優。
為提高月面巡視機器人自主探測任務的效率及安全性,提出了一種基於月面數字高程地圖的大範圍自主探測快速安全路徑規劃算法。首先根據獲取的月面數字高程地圖設計了一種地形可通過性分析方法🦻🏿,並生成了歐幾裏得距離地圖(EDM)為安全路徑規劃提供參考。然後針對A*算法解決月面巡視探測問題時搜索速度慢、未考慮路徑安全性的問題🍱,提出了FSA*算法,改進了A*算法的搜索機製以適用於月面大範圍路徑的快速搜索📛,並結合EDM地圖設計了一種安全啟發式函數,可使生成路徑盡量遠離危險區域👨🏽✈️,提高了巡視機器人自主探測過程的安全性。最後選取月球艾特肯盆地區域作為仿真場景,驗證了該算法的有效性🚵🏼♂️。
空間碎片或者失效衛星往往繞其慣性主軸做自旋運動,雖然處於一種穩定狀態,但是對其運動狀態測量的難度相比三軸穩定目標而言又增加了許多♈️♻,主要體現在復雜光場環境下和目標觀測面周期性進出視場引起的特征點丟失、尺度變化和旋轉變化,以及長時間連續觀測引起的累積誤差增大、位姿解算不收斂等難題Ⓜ️。通過構建優化目標特征數據庫🍳,將傳統測量方式中前後幀的匹配轉變為當前幀與特征數據庫的匹配和特征點的優化👂🏻,即使中間過程幀出現了偏差仍然可以較好地跟蹤後續圖像幀的正確位置。在李代數空間下建立位姿向量微分擾動方程,獲得測量值與估計值的殘差目標函數,基於貝葉斯法則最大後驗概率和李群與李代數的對指變換法則🛫,求取位姿向量最優解🍉。解決了李群空間下由於位姿變換矩陣不可加性而無法優化的問題🤹🏼♀️,提高了連續測量過程中系統的測量精度。實驗結果表明👱♂️,無優化測量方法無法保證整個旋轉周期的有效測量;通過增加位姿優化過程🗡,連續穩定測量時間明顯延長☝🏼🧑🏻🤝🧑🏻,針對以12(°)/s自旋運動的目標,測量穩定段誤差在2°以內,旋轉角速度測量誤差為0.12(°)/s🥴。
同步建圖與定位(SLAM)可實現月球車在未知復雜月面環境下的定位與導航🧑🦼➡️,月球表面由隕坑、石頭等起伏地形構成🦚,缺乏樹木、建築物等地面存有的顯著特征,大量特征不顯著的點雲數據會對月球車定位精度和實時性造成影響。本文提出了一種針對月面環境的顯著特征點雲提取方法以及基於曲面定位能力估計的增量式優化算法,通過Fisher信息矩陣計算曲面定位能力指標🧙🏼,獲取機器人位姿估計的不確定性測量,利用增量式的SLAM方案進行優化,用於提高定位精度與實時性♣︎。通過在Gazebo (物理仿真平臺)仿真場景下的測試,驗證了算法性能🌦。
月球車在執行科學探測任務過程中,其自身的高精度定位是一項亟需解決的關鍵問題。針對在特征稀疏的月面環境下的定位問題,提出一種視覺慣性融合的SLAM方法◽️,將視覺測量與慣性傳感器的信息利用位姿圖優化方法融合👰🏻♂️,實現高精度的聯合定位🧑🍼。針對特征稀疏環境下的前端視覺數據關聯誤差較大的問題,提出了一種基於四元樹的光流跟蹤算法🛰,能夠有效地跟蹤魯棒的特征點👨🏽🎤👶🏿,提升了關鍵幀之間相對位姿估計的準確性。並且針對月面環境特有的恒星無窮遠點幹擾問題🥣🤞🏼,提出一種高效的恒星點剔除算法🎣,能夠有效改善無窮遠點導致的定位精度下降的問題。搭建了一套模擬月面環境的計算機仿真系統,並構建了多個月面環境視覺慣性SLAM仿真數據集,在不同的模擬月面場景下進行定位性能仿真驗證,仿真測試結果表明本文算法的魯棒性更強,具有更高的定位準確度。
研究了空間多機器人對非合作目標的多視線協同僅測角相對導航問題🆒。為利用多視線信息融合提升僅測角相對導航性能👩🏻🔧👐🏻,給出了一種可觀測度優化的多視線僅測角相對導航方法🖕。首先基於二階CW方程構建了中心機器人與目標相對動力學模型和狀態方程🧒🏿,並構建了僅包含多伴飛機器人視線角的觀測方程,結合擴展卡爾曼濾波算法,形成多視線僅測角相對導航系統;然後分析推導得到可觀度最優的視線間夾角條件,提出了兼顧可觀測度和長期自然維持的多伴飛機器人觀測構型優化方法👮;最後,數學仿真結果表明😄,提出的多視線僅測角相對導航系統、可觀測度最優的視線夾角條件和觀測構型優化方法,可以顯著提高距離狀態可觀測度和估計性能,且具有較好的工程可用性。
火星探測任務要求機器人具有對未知的不規則地形的自適應能力和動態穩定性🪨。針對輪腿式火星探測機器人,提出了基於運動學反解模型、車體姿態和輪壤接觸力的多目標協同控製策略。通過車體姿態調整運動學建模🧑🦰🧑🏽🎤、一階低通濾波及腿部阻抗控製算法和基於腿部運動危險系數的重心高度調整算法🥏,實現了車體姿態的跟蹤控製🙇🏼♂️、輪壤恒力接觸控製和重心最優高度控製,提升了輪腿機器人在非結構地形中的自適應能力🦅、運動穩定性及腿部運動空間的安全性🧞。在MATLAB和UG中建立聯合仿真模型,驗證了控製策略的有效性。