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汇报人:AA2024-01-19空间机器人目标捕获的自主控制策略研究

目录CONTENCT引言空间机器人目标捕获系统概述空间机器人自主控制策略空间机器人目标捕获仿真实验空间机器人目标捕获实物实验空间机器人目标捕获自主控制策略性能评估总结与展望

01引言

空间机器人概述空间机器人是一种在太空中执行各种任务的自主机器人系统，具有在复杂、未知和动态环境中自主导航、操作和决策的能力。目标捕获的重要性在空间探索、空间碎片清理、在轨服务等领域，目标捕获是空间机器人完成各种任务的关键环节。实现自主、高效、准确的目标捕获对于提高空间机器人的任务执行能力和适应性具有重要意义。自主控制策略的需求传统的空间机器人目标捕获方法通常依赖于地面站的人工遥控操作，存在时延大、效率低等问题。因此，研究空间机器人目标捕获的自主控制策略，提高机器人的自主决策和执行能力，对于推动空间机器人技术的发展和应用具有重要意义。研究背景与意义

国外在空间机器人目标捕获方面起步较早，已经取得了一系列重要成果。例如，美国NASA和欧洲ESA等机构已经成功研制出多款空间机器人系统，并实现了在轨目标捕获和自主交会对接等任务。同时，国外学者在目标检测与识别、路径规划与跟踪控制等方面也开展了大量研究工作。近年来，国内在空间机器人目标捕获方面也取得了显著进展。例如，中国航天科技集团公司等单位已经成功研制出多款空间机器人系统，并实现了在轨目标捕获和自主交会对接等任务。同时，国内学者在目标检测与识别、路径规划与跟踪控制等方面也开展了大量研究工作，并取得了一系列重要成果。随着空间探索的深入和空间机器人技术的不断发展，未来空间机器人目标捕获将面临更多挑战和机遇。一方面，需要进一步提高空间机器人的自主决策和执行能力，以适应更加复杂和未知的空间环境；另一方面，需要探索新的目标捕获方法和控制策略，以提高目标捕获的准确性和效率。国外研究现状国内研究现状发展趋势国内外研究现状及发展趋势

研究目的研究方法研究内容、目的和方法本研究旨在通过深入研究空间机器人目标捕获的自主控制策略，提高空间机器人的自主决策和执行能力，实现高效、准确的目标捕获。同时，本研究还将为空间机器人技术的发展和应用提供理论支持和技术储备。本研究将采用理论分析、仿真实验和实物验证相结合的方法进行研究。首先，通过理论分析建立空间机器人目标捕获的数学模型和控制策略框架；然后，利用仿真实验对所提出的控制策略进行验证和优化；最后，通过实物验证对所提出的控制策略进行实际测试和评估。

02空间机器人目标捕获系统概述

空间机器人本体传感器系统控制系统包括机器人主体结构、关节、驱动器等，用于实现空间运动和执行任务。包括视觉传感器、力/力矩传感器等，用于感知环境和目标状态。包括硬件和软件部分，用于实现机器人的运动控制、路径规划、目标识别和捕获等功能。空间机器人目标捕获系统组成

80%80%100%空间机器人目标捕获系统工作原理通过传感器系统获取环境和目标的状态信息，如位置、姿态、形状等。根据感知信息，制定机器人的运动轨迹和抓取策略，以实现目标捕获。将规划结果转换为控制指令，驱动机器人执行相应的动作，实现目标捕获。感知阶段规划阶段控制阶段主导航技术目标识别与跟踪技术抓取策略与控制技术多机器人协同技术空间机器人目标捕获系统关键技术根据目标特性和环境约束，制定有效的抓取策略并实现精确控制。利用视觉传感器等技术实现对目标的识别和持续跟踪。实现机器人在空间中的自主定位、导航和避障。实现多个机器人的协同工作，提高目标捕获的效率和成功率。

03空间机器人自主控制策略

基于视觉的自主控制策略视觉伺服控制利用视觉传感器获取目标的位置和姿态信息，通过设计合适的控制律实现空间机器人的自主跟踪和捕获。视觉导航控制结合视觉传感器和惯性测量单元，实现空间机器人的自主导航和定位，提高目标捕获的精度和效率。基于深度学习的视觉控制利用深度学习技术处理视觉传感器获取的图像信息，提取目标的特征，实现空间机器人的自主识别和跟踪。

力/位混合控制阻抗控制自适应控制基于力/位混合的自主控制策略通过调整空间机器人的阻抗参数，使其在与目标接触时能够保持稳定的动态性能。根据空间机器人与目标之间的相对位置和速度信息，实时调整控制策略，提高捕获成功率。结合力和位置两种控制方式，实现空间机器人在捕获过程中的稳定性和精确性。

利用遗传算法对空间机器人的控制参数进行优化，提高其自主捕获能力。遗传算法粒子群优化算法深度学习算法通过粒子群优化算法寻找最优的控制策略，使得空间机器人能够更快地捕获目标。应用深度学习算法训练空间机器人的控制模型，使其具备自主学习和决策的能力。030201基于智能优化算法的自主控制策略

04空间机器人目标捕获仿真实验

123选择适合空间环境的机器人模型，如六自由度机械