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《空间机器人捕获运动目标的协调规划与控制方法(重点看)》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第35卷第9期自动化学报Vol.35,No.92009年9月ACTAAUTOMATICASINICASeptemter,2009空间机器人捕获运动目标的协调规划与控制方法徐文福1;2李成1梁斌1刘宇1强文义3摘要针对目标以任意轨迹运动且其轨迹可能与有保证工作空间"不相交的问题,提出了空间机器人捕获运动目标的协调规划与控制方法.首先,根据手眼视觉测量数据,预测目标的运动路径,由此确定空间机器人对目标的最优交会姿态及最佳捕获臂型;其次,规划基座姿态及机械臂关节角的轨迹;最后,采用协调控制的方法,实现空间机器人系统对运动目标的最优捕获(以最优交会姿态及最佳捕获臂型对目标进行捕获
2、).仿真结果表明了该方法的有效性.关键词空间机器人,路径规划,协调控制,目标捕获,在轨服务中图分类号TP24CoordinatedPlanningandControlMethodofSpaceRobotforCapturingMovingTarget1;21113XUWen-FuLIChengLIANGBinLIUYuQIANGWen-YiAbstractAimingatthecasethatthetargetmaymovealonganarbitrarytrajectory,thatmaynotcrosstheguaranteedworkspace"(GSW),wepr
3、oposeacoordinatedplanningandcontrol(CP&C)methodtogeneratethemotionsofthebase0attitudeandmanipulatorjointsforautonomousrendezvouswithandcapturingthemovingtarget.Firstly,thetargetstrajectoryispredictedaccordingtothemeasurementsofthehand-eyecamera,andtheoptimalrendezvousattitude"ofthebaseand
4、theoptimalcapturingcon¯guration"ofthemanipulatoraredetermined.Then,thetrajectoriesofthebaseattitudeandthejointanglesareplanned.Lastly,thecoordinatedcontrollersaredesignedtodrivethebaseandthejointstofollowthedesiredmotionsforcapturingthemovingtargetwiththeoptimalrendezvousattitude"andthe
5、optimalcapturingcon¯guration".Simulationresultshaveveri¯edtheproposedmethod.KeywordsSpacerobot,pathplanning,coordinatedcontrol,targetcapturing,on-orbitservicing自主行为是空间机器人执行复杂而困难工作的题[6],金飞虎等研制了平面双臂的实验系统,对基必要条件[1].为实现对目标的自主交会与捕获,空于视觉的目标捕获规划算法进行验证[7].Xu等也间机器人需要执行笛卡尔空间连续路径的运动[2].对合作目标的自主捕获进行了系
6、统的研究,并研制Umetani等提出了基于广义雅可比矩阵(Gener-了目标捕获地面实验系统[8],开展了大量的地面实alizedJacobianmatrix,GJM)及有保证工作空间验[9].(Guaranteedworkspace,GWS)的路径规划方法[3],然而,除Umetani等的研究外[3],大多数都是Nagamatsu等采用扩展Kalman滤波器预测目标考虑目标在空间机器人的工作空间内缓慢运动的情的运动状态,规划空间机械臂对翻滚卫星进行自况,而Umetani等也做了较多的假设.为了获得无主捕获的运动[4].McCourt等开发了基于模型的限的工作空间,Papa
7、dopoulos等开发了同时控制基预测控制算法,捕获以一定随机轨迹运动的目标卫座位置、姿态以及机械臂关节角的控制方法[10].但星[5].王昊瀛等研究了目标捕获后的自适应控制问将整个空间机器人系统(包括基座及机械臂)作为一个整体进行12自由度的多输入多输出控制是不收稿日期2008-04-17收修改稿日期2009-05-06现实的.因而,Oda提出了卫星姿态与机械臂关节ReceivedApril17,2008;inrevisedformMay6,2009[11]国家自然科学基金(60805033),中国博士后科学基金
