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空間機器人捕獲動力學與控制 版權信息
- ISBN：9787030709554
- 條形碼：9787030709554 ; 978-7-03-070955-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
空間機器人捕獲動力學與控制 本書特色
適讀人群 ：從事空間機器人技術研究的學者和工程技術人員，從事航天器動力學研究的學者空間機器人在軌抓捕非合作目標是一件極其困難和高風險的太空任務。
空間機器人捕獲動力學與控制 內容簡介
本書以空間機器人抓捕空間非合作目標為對象，詳細介紹了抓捕前、抓捕中、抓捕后的相關理論與方法，內容包括：抓捕前的非合作目標的智能識別、運動觀測、運動預測、近距離交會、主動消旋等，抓捕中的空間機器人的無擾路徑規(guī)劃、控制、及幾種抓捕策略，抓捕后的非合作目標參數(shù)辨識、衛(wèi)星組合體消旋及姿態(tài)快速穩(wěn)定控制技術；另外還詳細介紹了空間機器人的柔性關節(jié)和關節(jié)摩擦、容錯控制、博弈捕獲等。本書內容是作者多年來在空間機器人技術方面的研究成果匯總，具有系統(tǒng)性和新穎性。
空間機器人捕獲動力學與控制 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究目的和意義 1
1.2 發(fā)展歷程和研究動態(tài) 2
1.3 典型的空間機器人研究計劃 5
1.3.1 美國空間機器人計劃 5
1.3.2 加拿大空間機器人計劃 9
1.3.3 歐洲空間機器人計劃 10
1.3.4 日本空間機器人計劃 12
1.3.5 我國空間機器人計劃 15
1.4 本書主要內容 15
參考文獻 17
第2章 空間機器人動力學建模 25
2.1 引言 25
2.2 空間機器人系統(tǒng)描述 26
2.3 單體動力學方程 28
2.4 系統(tǒng)運動學方程 31
2.5 系統(tǒng)動力學方程 36
2.6 數(shù)值仿真 37
2.6.1 剛性空間機器人 37
2.6.2 柔性空間機器人 40
2.7 本章小結 45
參考文獻 46
第3章 基于點云技術的空間非合作目標智能識別 51
3.1 引言 51
3.2 點云分割識別算法比較 53
3.2.1 PointNet 算法和 PointNet++ 算法 53
3.2.2 SPLATNet 算法 55
3.2.3 SO-Net 算法 56
3.2.4 算法比較 57
3.3 點云數(shù)據(jù)集的構建 58
3.3.1 衛(wèi)星完整點云數(shù)據(jù)集的構建 60
3.3.2 衛(wèi)星非完整點云數(shù)據(jù)集的構建 62
3.4 各點云算法的性能分析 64
3.4.1 分割準確率 64
3.4.2 分割實際效果 65
3.5 本章小結 67
參考文獻 67
第4章 空間非合作目標運動觀測技術 70
4.1 引言 70
4.2 基于灰度圖像的運動觀測技術 72
4.2.1 直接法的基本原理 72
4.2.2 LSD-SLAM 方法的基本原理 75
4.2.3 數(shù)值仿真 77
4.3 基于深度圖像的運動觀測技術 84
4.3.1 坐標系的定義和相對位姿參數(shù) 84
4.3.2 位姿估計方案 86
4.3.3 數(shù)值仿真 90
4.4 本章小結 98
參考文獻 98
第5章 空間非合作目標運動預測技術 101
5.1 引言 101
5.2 運動預測的基本假設及基本理論 105
5.2.1 目標衛(wèi)星的質心運動方程 105
5.2.2 目標衛(wèi)星的姿態(tài)運動方程 106
5.3 動力學參數(shù)的估計 107
5.3.1 UKF 107
5.3.2 觀測數(shù)據(jù)中噪聲標準差的估計方法 111
5.3.3 *優(yōu)化方法提高 xrot 和 xtran 的估計精度 112
5.4 數(shù)值仿真 113
5.4.1 收斂準則 114
5.4.2 仿真結果 118
5.5 本章小結 123
參考文獻 123
第6章 空間非合作目標近距離交會技術 127
6.1 引言 127
6.2 動力學模型 133
6.2.1 質心運動微分方程 133
6.2.2 姿態(tài)運動微分方程 134
6.3 非奇異終端滑模控制器的設計 135
6.4 基于非線性干擾觀測器的自適應滑模控制方法 138
6.4.1 自適應滑模控制方法 138
6.4.2 ASM 位姿運動跟蹤控制器 140
6.4.3 對 ASM 控制器的改良 141
6.5 期望位姿運動的規(guī)劃 142
6.5.1 期望質心運動的規(guī)劃 142
6.5.2 期望姿態(tài)運動的規(guī)劃 145
6.6 改進的運動規(guī)劃 147
6.6.1 臨界阻尼彈簧振子的自由運動規(guī)律 147
6.6.2 改進后期望質心運動的規(guī)劃 149
6.6.3 改進后期望姿態(tài)運動的規(guī)劃 150
6.7 數(shù)值仿真 150
6.7.1 不受控翻滾目標的情形 152
6.7.2 受控翻滾目標的情形 158
6.7.3 改進后的運動規(guī)劃方法 161
6.7.4 對三種位姿跟蹤控制算法的比較 162
6.7.5 Monte Carlo 仿真 167
6.8 本章小結 171
參考文獻 171
第7章 空間大質量非合作目標姿態(tài)演化機理 176
7.1 引言 176
7.2 航天器的運動方程及無量綱化 176
7.2.1 模型描述 177
7.2.2 航天器的運動方程 178
7.2.3 運動方程的無量綱化 179
7.3 Melnikov 方法的應用 181
7.3.1 無擾系統(tǒng)的相空間 181
7.3.2 Melnikov 判據(jù) 182
7.4 數(shù)值仿真 184
7.4.1 航天器系統(tǒng)的演化軌跡類型 184
7.4.2 參數(shù)子空間中 Melnikov 判據(jù)分析 186
7.4.3 Melnikov 方程的解析和數(shù)值結果比較 189
7.5 本章小結 190
參考文獻 191
第8章 空間大質量非合作目標抓捕前主動消旋策略 1 193
8.1 引言 193
8.2 消旋系統(tǒng)的動力學建模 194
8.2.1 模型描述 194
8.2.2 能量耗散航天器的姿態(tài)演化 196
8.2.3 消旋系統(tǒng)的動力學模型 198
8.3 消旋系統(tǒng)的接觸模型 200
8.3.1 接觸檢測 200
8.3.2 Hertz 接觸理論 202
8.4 數(shù)值仿真 203
8.4.1 空間目標的姿態(tài)演化仿真 203
8.4.2 空間目標的消旋仿真 206
8.4.3 不同運動參數(shù)對消旋效果的影響 206
8.5 本章小結 208
參考文獻 208
第9章 空間大質量非合作目標抓捕前主動消旋策略 2 210
9.1 引言 210
9.2 對心接觸保持控制器 211
9.3 消旋操作接觸保持控制策略 214
9.4 數(shù)值仿真 216
9.4.1 過阻尼控制方法有效性評估 217
9.4.2 消旋操作接觸保持策略有效性評估 218
9.4.3 控制阻尼對控制性能的影響 228
9.5 本章小結 230
參考文獻 230
第10章 空間機器人無擾路徑規(guī)劃控制技術 235
10.1 引言 235
10.2 雙臂空間機器人的結構描述 236
10.3 雙臂空間機器人的動力學建模 237
10.3.1 動力學方程 237
10.3.2 逆運動學問題 238
10.3.3 正–逆混合動力學方程 240
10.3.4 相對姿態(tài)的描述方法 242
10.4 基座姿態(tài)無擾的路徑規(guī)劃與控制 243
10.4.1 無擾路徑規(guī)劃問題描述 244
10.4.2 粒子群優(yōu)化方法 246
10.4.3 跟蹤控制器設計 247
10.4.4 雙臂非同步啟動時的問題描述 247
10.5 數(shù)值仿真 248
10.5.1 工況 1：對稱初始構型且同步啟動 249
10.5.2 工況 2：非對稱初始構型且同步啟動 252
10.5.3 工況 3：對稱初始構型且不同步啟動 256
10.5.4 工況 4：非對稱初始構型且不同步啟動 259
10.6 本章小結 262
參考文獻 262
第11章 空間非合作目標抓捕策略 1 264
11.1 引言 264
11.2 空間機器人描述 265
11.2.1 剛性空間機器人 265
11.2.2 柔性空間機器人 266
11.2.3 系統(tǒng)動力學方程 266
11.3 碰撞檢測 267
11.3.1 圓柱與立方體 267
11.3.2 圓柱與圓柱 268
11.4 數(shù)值仿真 270
11.4.1 剛性空間機器人抓捕 270
11.4.2 柔性空間機器人抓捕 279
11.5 本章小結 287
參考文獻 287
第12章 空間非合作目標抓捕策略 2 289
12.1 引言 289
12.2 彈簧阻尼器對對心碰撞的影響 291
12.3 抓捕控制策略 295
12.4 數(shù)值仿真 299
12.5 本章小結 304
參考文獻 304
第13章 空間非合作目標慣性參數(shù)辨識技術 309
13.1 引言 309
13.2 動力學模型 310
13.3 粗估計 311
13.4 精估計 314
13.5 數(shù)值仿真 315
13.5.1 粗估計 315
13.5.2 精估計 318
13.6 本章小結 320
參考文獻 320
第14章 空間非合作目標抓捕后階段主動消旋策略 1 322
14.1 引言 322
14.2 動力學建模 323
14.2.1 模型描述 323
14.2.2 空間機器人和非合作目標的動力學模型 325
14.2.3 組合系統(tǒng)的動力學方程 326
14.3 消旋軌跡優(yōu)化 329
14.3.1 非合作目標的消旋軌跡參數(shù)化 329
14.3.2 MOPSO 算法 332
14.4 協(xié)同控制 335
14.4.1 組合系統(tǒng)動力學方程的變換 335
14.4.2 協(xié)調控制器設計 337
14.5 數(shù)值仿真 339
14.5.1 組合系統(tǒng)的動力學參數(shù)和初始狀態(tài) 339
14.5.2 基于 MOPSO 算法的消旋軌跡優(yōu)化 342
14.5.3 協(xié)同控制仿真 346
14.6 本章小結 351
參考文獻 352
第15章 空間非合作目標抓捕后階段主動消旋策略 2 354
15.1 引言 354
15.2 動力學建模與軌跡規(guī)劃 355
15.3 復合控制 358
15.3.1 軌跡追蹤控制器 358
15.3.2 振動抑制控制器 359
15.4 數(shù)值仿真 361
15.4.1 組合系統(tǒng)的參數(shù)設置和軌跡規(guī)劃 361
15.4.2 不考慮參數(shù)估計誤差的消旋方案驗證 363
15.4.3 考慮參數(shù)估計誤差的消旋方案驗證 367
15.5 本章小結 371
參考文獻 371
第16章 空間機器人關節(jié)柔性和關節(jié)摩擦建模問題 375
16.1 引言 375
16.2 關節(jié)柔性 376
16.2.1 考慮柔性的關節(jié)建模 376
16.2.2 關節(jié)柔性對系統(tǒng)動力學方程的貢獻 378
16.3 關節(jié)摩擦 379
16.3.1 關節(jié)摩擦模型 379
16.3.2 關節(jié)摩擦對系統(tǒng)動力學方程的貢獻 382
16.4 系統(tǒng)動力學方程 387
16.5 數(shù)值仿真 389
16.5.1 剛性臂空間機器人 389
16.5.2 柔性臂空間機器人 396
16.6 本章小結 408
參考文獻 408
第17章 空間機器人容錯控制問題 410
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究目的和意義 1
1.2 發(fā)展歷程和研究動態(tài) 2
1.3 典型的空間機器人研究計劃 5
1.3.1 美國空間機器人計劃 5
1.3.2 加拿大空間機器人計劃 9
1.3.3 歐洲空間機器人計劃 10
1.3.4 日本空間機器人計劃 12
1.3.5 我國空間機器人計劃 15
1.4 本書主要內容 15
參考文獻 17
第2章 空間機器人動力學建模 25
2.1 引言 25
2.2 空間機器人系統(tǒng)描述 26
2.3 單體動力學方程 28
2.4 系統(tǒng)運動學方程 31
2.5 系統(tǒng)動力學方程 36
2.6 數(shù)值仿真 37
2.6.1 剛性空間機器人 37
2.6.2 柔性空間機器人 40
2.7 本章小結 45
參考文獻 46
第3章 基于點云技術的空間非合作目標智能識別 51
3.1 引言 51
3.2 點云分割識別算法比較 53
3.2.1 PointNet 算法和 PointNet++ 算法 53
3.2.2 SPLATNet 算法 55
3.2.3 SO-Net 算法 56
3.2.4 算法比較 57
3.3 點云數(shù)據(jù)集的構建 58
3.3.1 衛(wèi)星完整點云數(shù)據(jù)集的構建 60
3.3.2 衛(wèi)星非完整點云數(shù)據(jù)集的構建 62
3.4 各點云算法的性能分析 64
3.4.1 分割準確率 64
3.4.2 分割實際效果 65
3.5 本章小結 67
參考文獻 67
第4章 空間非合作目標運動觀測技術 70
4.1 引言 70
4.2 基于灰度圖像的運動觀測技術 72
4.2.1 直接法的基本原理 72
4.2.2 LSD-SLAM 方法的基本原理 75
4.2.3 數(shù)值仿真 77
4.3 基于深度圖像的運動觀測技術 84
4.3.1 坐標系的定義和相對位姿參數(shù) 84
4.3.2 位姿估計方案 86
4.3.3 數(shù)值仿真 90
4.4 本章小結 98
參考文獻 98
第5章 空間非合作目標運動預測技術 101
5.1 引言 101
5.2 運動預測的基本假設及基本理論 105
5.2.1 目標衛(wèi)星的質心運動方程 105
5.2.2 目標衛(wèi)星的姿態(tài)運動方程 106
5.3 動力學參數(shù)的估計 107
5.3.1 UKF 107
5.3.2 觀測數(shù)據(jù)中噪聲標準差的估計方法 111
5.3.3 *優(yōu)化方法提高 xrot 和 xtran 的估計精度 112
5.4 數(shù)值仿真 113
5.4.1 收斂準則 114
5.4.2 仿真結果 118
5.5 本章小結 123
參考文獻 123
第6章 空間非合作目標近距離交會技術 127
6.1 引言 127
6.2 動力學模型 133
6.2.1 質心運動微分方程 133
6.2.2 姿態(tài)運動微分方程 134
6.3 非奇異終端滑模控制器的設計 135
6.4 基于非線性干擾觀測器的自適應滑模控制方法 138
6.4.1 自適應滑模控制方法 138
6.4.2 ASM 位姿運動跟蹤控制器 140
6.4.3 對 ASM 控制器的改良 141
6.5 期望位姿運動的規(guī)劃 142
6.5.1 期望質心運動的規(guī)劃 142
6.5.2 期望姿態(tài)運動的規(guī)劃 145
6.6 改進的運動規(guī)劃 147
6.6.1 臨界阻尼彈簧振子的自由運動規(guī)律 147
6.6.2 改進后期望質心運動的規(guī)劃 149
6.6.3 改進后期望姿態(tài)運動的規(guī)劃 150
6.7 數(shù)值仿真 150
6.7.1 不受控翻滾目標的情形 152
6.7.2 受控翻滾目標的情形 158
6.7.3 改進后的運動規(guī)劃方法 161
6.7.4 對三種位姿跟蹤控制算法的比較 162
6.7.5 Monte Carlo 仿真 167
6.8 本章小結 171
參考文獻 171
第7章 空間大質量非合作目標姿態(tài)演化機理 176
7.1 引言 176
7.2 航天器的運動方程及無量綱化 176
7.2.1 模型描述 177
7.2.2 航天器的運動方程 178
7.2.3 運動方程的無量綱化 179
7.3 Melnikov 方法的應用 181
7.3.1 無擾系統(tǒng)的相空間 181
7.3.2 Melnikov 判據(jù) 182
7.4 數(shù)值仿真 184
7.4.1 航天器系統(tǒng)的演化軌跡類型 184
7.4.2 參數(shù)子空間中 Melnikov 判據(jù)分析 186
7.4.3 Melnikov 方程的解析和數(shù)值結果比較 189
7.5 本章小結 190
參考文獻 191
第8章 空間大質量非合作目標抓捕前主動消旋策略 1 193
8.1 引言 193
8.2 消旋系統(tǒng)的動力學建模 194
8.2.1 模型描述 194
8.2.2 能量耗散航天器的姿態(tài)演化 196
8.2.3 消旋系統(tǒng)的動力學模型 198
8.3 消旋系統(tǒng)的接觸模型 200
8.3.1 接觸檢測 200
8.3.2 Hertz 接觸理論 202
8.4 數(shù)值仿真 203
8.4.1 空間目標的姿態(tài)演化仿真 203
8.4.2 空間目標的消旋仿真 206
8.4.3 不同運動參數(shù)對消旋效果的影響 206
8.5 本章小結 208
參考文獻 208
第9章 空間大質量非合作目標抓捕前主動消旋策略 2 210
9.1 引言 210
9.2 對心接觸保持控制器 211
9.3 消旋操作接觸保持控制策略 214
9.4 數(shù)值仿真 216
9.4.1 過阻尼控制方法有效性評估 217
9.4.2 消旋操作接觸保持策略有效性評估 218
9.4.3 控制阻尼對控制性能的影響 228
9.5 本章小結 230
參考文獻 230
第10章 空間機器人無擾路徑規(guī)劃控制技術 235
10.1 引言 235
10.2 雙臂空間機器人的結構描述 236
10.3 雙臂空間機器人的動力學建模 237
10.3.1 動力學方程 237
10.3.2 逆運動學問題 238
10.3.3 正–逆混合動力學方程 240
10.3.4 相對姿態(tài)的描述方法 242
10.4 基座姿態(tài)無擾的路徑規(guī)劃與控制 243
10.4.1 無擾路徑規(guī)劃問題描述 244
10.4.2 粒子群優(yōu)化方法 246
10.4.3 跟蹤控制器設計 247
10.4.4 雙臂非同步啟動時的問題描述 247
10.5 數(shù)值仿真 248
10.5.1 工況 1：對稱初始構型且同步啟動 249
10.5.2 工況 2：非對稱初始構型且同步啟動 252
10.5.3 工況 3：對稱初始構型且不同步啟動 256
10.5.4 工況 4：非對稱初始構型且不同步啟動 259
10.6 本章小結 262
參考文獻 262
第11章 空間非合作目標抓捕策略 1 264
11.1 引言 264
11.2 空間機器人描述 265
11.2.1 剛性空間機器人 265
11.2.2 柔性空間機器人 266
11.2.3 系統(tǒng)動力學方程 266
11.3 碰撞檢測 267
11.3.1 圓柱與立方體 267
11.3.2 圓柱與圓柱 268
11.4 數(shù)值仿真 270
11.4.1 剛性空間機器人抓捕 270
11.4.2 柔性空間機器人抓捕 279
11.5 本章小結 287
參考文獻 287
第12章 空間非合作目標抓捕策略 2 289
12.1 引言 289
12.2 彈簧阻尼器對對心碰撞的影響 291
12.3 抓捕控制策略 295
12.4 數(shù)值仿真 299
12.5 本章小結 304
參考文獻 304
第13章 空間非合作目標慣性參數(shù)辨識技術 309
13.1 引言 309
13.2 動力學模型 310
13.3 粗估計 311
13.4 精估計 314
13.5 數(shù)值仿真 315
13.5.1 粗估計 315
13.5.2 精估計 318
13.6 本章小結 320
參考文獻 320
第14章 空間非合作目標抓捕后階段主動消旋策略 1 322
14.1 引言 322
14.2 動力學建模 323
14.2.1 模型描述 323
14.2.2 空間機器人和非合作目標的動力學模型 325
14.2.3 組合系統(tǒng)的動力學方程 326
14.3 消旋軌跡優(yōu)化 329
14.3.1 非合作目標的消旋軌跡參數(shù)化 329
14.3.2 MOPSO 算法 332
14.4 協(xié)同控制 335
14.4.1 組合系統(tǒng)動力學方程的變換 335
14.4.2 協(xié)調控制器設計 337
14.5 數(shù)值仿真 339
14.5.1 組合系統(tǒng)的動力學參數(shù)和初始狀態(tài) 339
14.5.2 基于 MOPSO 算法的消旋軌跡優(yōu)化 342
14.5.3 協(xié)同控制仿真 346
14.6 本章小結 351
參考文獻 352
第15章 空間非合作目標抓捕后階段主動消旋策略 2 354
15.1 引言 354
15.2 動力學建模與軌跡規(guī)劃 355
15.3 復合控制 358
15.3.1 軌跡追蹤控制器 358
15.3.2 振動抑制控制器 359
15.4 數(shù)值仿真 361
15.4.1 組合系統(tǒng)的參數(shù)設置和軌跡規(guī)劃 361
15.4.2 不考慮參數(shù)估計誤差的消旋方案驗證 363
15.4.3 考慮參數(shù)估計誤差的消旋方案驗證 367
15.5 本章小結 371
參考文獻 371
第16章 空間機器人關節(jié)柔性和關節(jié)摩擦建模問題 375
16.1 引言 375
16.2 關節(jié)柔性 376
16.2.1 考慮柔性的關節(jié)建模 376
16.2.2 關節(jié)柔性對系統(tǒng)動力學方程的貢獻 378
16.3 關節(jié)摩擦 379
16.3.1 關節(jié)摩擦模型 379
16.3.2 關節(jié)摩擦對系統(tǒng)動力學方程的貢獻 382
16.4 系統(tǒng)動力學方程 387
16.5 數(shù)值仿真 389
16.5.1 剛性臂空間機器人 389
16.5.2 柔性臂空間機器人 396
16.6 本章小結 408
參考文獻 408
第17章 空間機器人容錯控制問題 410
展開全部
空間機器人捕獲動力學與控制 節(jié)選
第1章 緒論 1.1 研究目的和意義 空間技術是當今世界高新技術水平的集中展示，也是衡量一個國家綜合國力的重要標志。空間機器人技術是空間技術的典型代表之一，空間機器人因其能代替人類完成空間站的組裝與維修、軌道垃圾清理、太空資產(chǎn)維護，以及抓捕、釋放、回收衛(wèi)星等高度復雜的任務，所以對其技術的研究與開發(fā)一直是航天科技大國關注的熱點。 20 世紀 80 年代，由加拿大航天局為美國航天飛機設計的加拿大 1 號臂的投入使用標志著空間機器人正式開始登上了人類探索太空活動的舞臺。隨后發(fā)達國家加大了對空間機器人的研發(fā)力度，并且取得了豐富的研究成果，其中*具代表性的有加拿大航天局的 2 號臂、歐洲空間局 (ESA) 的歐洲機械臂和日本宇航局的日本機械臂。同時，發(fā)達國家還開展了大量空間機器人太空試驗，如德國宇航局進行的空間機器人遠距離操作實驗、日本實驗衛(wèi)星 VII 號空間機器人實驗、美國的軌道快車實驗等。上述空間機器人及其試驗標志著空間機器人在人類太空活動的應用方面取得了階段性的成果。 伴隨著外層空間的開發(fā)和利用，人類已經(jīng)向太空發(fā)射了上千顆航天器，使用空間機器人進行在軌服務成為必然選擇。同時，人類太空任務越來越復雜和多樣，也需要空間機器人來代替宇航員完成各種空間任務。空間機器人的作用主要體現(xiàn)在如下四個方面。 (1) 太空垃圾清理。人類目前每年向太空發(fā)射 100 顆左右的航天器，其中約有 2％ 的航天器沒有進入指定軌道，并且有 8％ 左右的航天器入軌后一個月就失效了。據(jù)估計，目前在太空中環(huán)繞地球飛行且長度大于 10 cm 的各種太空垃圾數(shù)量不少于 21000 件。這些太空垃圾和失效航天器長期占據(jù)著寶貴的軌道資源，同時也對正常在軌運行的航天器造成嚴重威脅。使用空間機器人對太空垃圾和失效航天器進行抓捕，進而將其推高到墳墓軌道或者拉低至大氣層銷毀，是一條切實可行的重要手段。 (2) 在軌維護、燃料添加和空間組裝。衛(wèi)星制造成本昂貴，故障或者燃料耗盡會導致衛(wèi)星成為廢星，造成巨大太空財產(chǎn)損失。空間機器人可以被用來對故障衛(wèi)星進行維修和添加燃料，使其恢復正常工作。另外，空間結構朝著大型化方向發(fā)展，結構部件分批次發(fā)射入軌后再在太空進行組裝，空間機器人能夠代替人類完成在軌組裝任務。 (3) 失效衛(wèi)星再利用。由于太陽能帆板故障或者無法正常展開，衛(wèi)星入軌后將無法正常工作，該問題可以借助空間機器人予以解決，這比重新發(fā)射一顆新衛(wèi)星的成本要低許多。衛(wèi)星由于燃料耗盡而成為廢星時，其上的太陽能帆板等部件或元器件仍可以正常使用，可以使用空間機器人對失效衛(wèi)星進行再組裝，從而可以大大節(jié)約成本。 (4) 空間軍事攻防。空間是現(xiàn)代戰(zhàn)爭的制高點，空間技術直接決定著現(xiàn)代戰(zhàn)爭的勝負。利用空間機器人技術來提升空間攻防能力是現(xiàn)代戰(zhàn)爭的焦點之一。由以上可以看出，空間機器人在航天器的在軌服務中起著非常關鍵的作用，開展空間機器人動力學與控制問題的研究具有重要意義。 1.2 發(fā)展歷程和研究動態(tài) 歷史上**個空間機器人是 20 世紀 70 年代加拿大為美國的航天飛機研制的 [1，2]，并于 1981 年上天服務，它是一個 6 自由度 15 m 長的機械臂，俗稱 “加拿大臂”(Canadarm)，它負責從美國的航天飛機上裝卸載荷、抓捕漂浮載荷、檢測航天飛機的隔熱外層以及為宇航員提供活動平臺等工作。直至 2011 年隨航天飛機的退休而停止工作，五條相同的機械臂在天上共完成了 34 項不同的任務，包括協(xié)助宇航員維修哈勃望遠鏡等。20 世紀 90 年代，加拿大又研發(fā)了兩個空間機器人 [1，3，4]，一個是長度 17.6 m 的加拿大 2 號臂 (又稱 SSRMS 或 Canadarm2)，主要用于組裝國際空間站；另一個是加拿大靈巧臂 (又稱 SPDM 或 DEXTRE)，用于維修空間站。與之前的加拿大臂相比，這兩個新機器人都有冗余自由度，可以優(yōu)化任務軌跡。日本研發(fā)的長 9.9 m 的 6 自由度空間站機械臂 JEMRM，在2008 年運送到國際空間站，其主要工作是幫助照料空間站艙外的科學實驗 [5]。歐洲空間局也研發(fā)了一個 11 m 長 7 自由度的空間站機械臂 (ERA)，但由于多種原因，該機械臂直到 2017 年才進入國際空間站，將用于空間站的輔助維護工作 [1]。美國國防高級研究計劃局 (Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA) 于 2007 年在 “軌道快車計劃”(Orbital Express) 中，演示了一個 6 自由度 3 m 長的機械臂在軌抓捕一顆漂浮衛(wèi)星并對該衛(wèi)星進行加注燃料、更換部件和維修等典型的在軌服務操作 [6]。美國隨后又在 “鳳凰計劃”(Pheonix)[7] 等幾個項目中繼續(xù)研發(fā)在軌服務機械人技術，旨在在軌維修故障衛(wèi)星和從報廢的衛(wèi)星上回收零部件進行再利用。同時，美國還正在研究小衛(wèi)星的抓捕與變軌技術，他們認為，未來小衛(wèi)星很可能會撞擊地球，因此需要研究追蹤與抓捕小衛(wèi)星的方法以及改變小衛(wèi)星運行軌跡的路徑。我國的空間站機械臂長 10.2 m，有 7 個自由度，主要用于抓捕飛船和組裝空間站的工作，已于 2021 年發(fā)射上天。我國空間機器人研究起步較晚，**個在軌工作的機械臂是在 2014 年上天的，比發(fā)達國家晚了30 多年。 在軌服務任務中，被捕獲的目標航天器可分為兩類 [8]：合作目標、非合作目標。合作目標具有合作性，可向服務航天器傳遞相對運動信息，或便于進行交會對接等操作的條件。這類航天器通常安裝有用于測量的特征和機械臂抓持或對接的裝置。相對而言，非合作目標是指那些無法向服務航天器提供相對狀態(tài)信息而且交互對接所需信息都未知的航天器。美國科學院空間研究委員會 (SSB)、航空與空間工程局 (ASEB) 在哈勃望遠鏡修復計劃的評估報告中曾這樣定義過非合作目標 [9]：“非合作目標是指那些沒有安裝通信應答機或其他主動傳感器的空間目標，其他航天器不能通過電子訊問或發(fā)射信號等方式實現(xiàn)對此類目標的識別或定位”。非合作目標不能向服務航天器提供有效的信息，這就給交互測量、機械臂抓捕和對接等操作帶來了極大的挑戰(zhàn)。如何在沒有合作信息的情況下對目標進行識別、測量和抓捕便成為非合作在軌服務的一項關鍵技術，同時也是任務中面臨的難點技術 [8，10]。至今為止，人類已經(jīng)開展了一些在軌捕獲任務，例如，1984年 4 月美國首次以航天飛機為在軌平臺和在有宇航員參與的情況下，利用空間機械臂成功捕獲回收了故障狀態(tài)的 “太陽峰年” 衛(wèi)星，這標志著在軌捕獲技術首次應用到在軌服務領域 [10]；1990 年航天飛機又成功地捕獲并回收了 “長期暴露裝置”；1992 年 5 月再次以航天飛機為任務平臺，通過空間機械臂系統(tǒng)成功地捕獲故障 Intelsat-6 國際通信衛(wèi)星，并在為其安裝遠地點發(fā)動機后重新將其放入軌道。此外，美國國家航空航天局 (NASA) 還以航天飛機為平臺對哈勃望遠鏡進行了 5 次在軌捕獲修復任務 [8，11]。日本宇航局 (NASDA) 的 ETS-VII 衛(wèi)星于 1997 年 11 月發(fā)射入軌，首次完成了無人情況下的自主在軌目標捕獲，它驗證了與自主在軌捕獲相關的無人自主交會、在軌視覺伺服、機械臂控制、大延時下的遙操作等多項關鍵技術 [8，12]。2007 年 3 月發(fā)射上天的美國 “軌道快車” 衛(wèi)星是美國以太空防御為目的而開發(fā)的一種具有在軌捕獲能力的空間自主機器人系統(tǒng)，具有強烈的軍事背景，特別是其在軌目標捕獲的能力使美國在戰(zhàn)時具備俘獲敵方衛(wèi)星的能力，它不但具備 “太空虜星” 的在軌捕獲功能，同時也具備在軌維修、在軌加注等多項功能。“軌道快車” 系統(tǒng)在驗證在軌捕獲技術過程中取得了許多新的技術突破，其中包括首次使用具有閉環(huán)視覺伺服系統(tǒng)和自動故障恢復功能的機械臂全自主地捕獲自由漂浮目標，首次在捕獲過程當中使用了基于被動探測系統(tǒng)的全自主導航與制導技術等 [8，13]。值得說明的是，人類迄今為止已經(jīng)成功開展的在軌服務案例大都是針對合作目標的空間任務，即目標航天器經(jīng)過了特殊設計以配合完成在軌服務任務，尚沒有捕獲非合作翻滾目標的成功案例報道 [8]。目前，各國實際在軌運行的航天器和在研型號，并沒有專門設計用于接受在軌服務的抓捕手柄和測量標識器 (發(fā)光標識器或角反射鏡)，即是非合作的，因此基于合作目標的在軌服務技術無法用于此類目標。在軌抓捕技術是航天高新技術領域中的一項極具前瞻性和挑戰(zhàn)性的課題，同時也具有極高的軍民兩用雙重價值。美國國家航空航天局、歐洲空間局以及日本宇航局等航天科研機構都對該技術表現(xiàn)出了高度關注，國內哈爾濱工業(yè)大學 [14-18]、清華大學 [19-23]、上海交通大學 [24-29]、北京理工大學 [30-32]、南京航空航天大學 [33-36]、西北工業(yè)大學 [37-40]、北京郵電大學 [41-45]、福州大學 [46-50]、中國空間技術研究院等也對相關技術進行了長期研究。 目前空間目標的抓捕方式有機械臂、繩系和微小衛(wèi)星抓捕等。抓捕過程可以分為抓捕前、抓捕中和抓捕后。在文獻 [1]， [8]， [10]， [51]， [52] 中，作者對空間機器人的相關技術和研究進展情況進行了綜述，尤其是文獻 [51]，詳細總結了以上三個抓捕階段目前的研究進展情況。抓捕前的主要任務通常是采用視覺等非接觸方式確定被抓捕目標的幾何外形、運動參數(shù)、慣量、質心和到抓捕點的距離等參數(shù)，以便確定合適的抓捕位置，規(guī)劃空間機器人作業(yè)過程的路徑和軌跡。抓捕中的核心問題是工作航天器和目標航天器間的接觸碰撞，特別是動力學和控制問題。該過程沖擊載荷大、作用時間短、存在碰撞后再次分離的可能，是復雜的非線性動力學問題。抓捕后的主要問題是系統(tǒng)的穩(wěn)定控制。采用繩系和微小衛(wèi)星抓捕的問題在此不再贅述，可以參見文獻 [8]， [10]， [51]， [52]。 目前，針對空間機器人抓捕合作目標的研究已經(jīng)取得一些研究成果，但對非合作目標抓捕尚有許多科學問題有待進行探索。由于非合作目標不能提供有效信息來輔助空間機器人完成抓捕任務，因此有效獲取非合作目標的運動參數(shù)、幾何外形以及減慢目標的轉動速度等是保證完成在軌抓捕的必要前提。隨著現(xiàn)代計算機視覺技術的發(fā)展，通過視覺傳感器可以實現(xiàn)對非合作目標的 3 維結構重建，以及對目標的運動分析已成為可能。目前，比較成熟的基于視覺 3 維重建技術的方案有兩種 [53-55]：基于視覺里程計 (VO)/視覺實時定位與地圖構建 (VSLAM) 的雙目方案和單目 RGB-D 方案。這兩種方案都能在光照條件比較理想的情況下完成對觀測物體的 3 維重建，但考慮到太空環(huán)境中復雜的光照條件以及航天器表面附有具有反光特點的防護膜，上述 3 維重建方案尚不具備直接應用于太空環(huán)境的條件。另外，由于空間非合作目標并不能配合空間機器人對其表面信息進行獲取，所以空間機器人需要具有主動獲取非合作目標表面信息的能力，即根據(jù)當前觀測數(shù)據(jù)規(guī)劃下一步空間機器人運動軌跡以及快速實現(xiàn)在軌位置姿態(tài)機動控制的能力。由此可見，將視覺技術應用于在軌服務尚有許多科學問題有待解決。太空環(huán)境中，以失效航天器及其碎片為代表的非合作目標在結構外形上具有非常大的差異，僅通過人類經(jīng)驗設計具有通用性的抓取策略是有很大難度的。近年來，以深度學習和強化學習為代表的人工智能算法的不斷成熟為抓捕非合作目標策略設計提供了新的可能。到目前為止，該類算法已經(jīng)在圖像分析、語音識別、自然語言處理、視頻分類、視頻游戲、棋牌類游戲、物理系統(tǒng)的導航與控制、用戶交互算法等領域取得了令人矚目的成就 [56，57]。在機器人領域，美國 Berkeley 大學的 Mahler等 [58] 基于深度學習技術開發(fā)的機器人智能抓取系統(tǒng)在多種零部件抓取任務的成功率已經(jīng)超過了基于人類設定規(guī)則所設計的抓取系統(tǒng)。該系統(tǒng)相對于傳統(tǒng)的抓取系統(tǒng)，*大的區(qū)別是零部件的抓取位置是通過一個經(jīng)過訓練的深度學習網(wǎng)絡獲得的。美國 Berke
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