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公开(公告)号：CN117872799A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311756643.4
申请日：2023-12-20
Applicant: 上海航天控制技术研究所
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开一种合作目标航天器交会对接地面试验系统及方法，通过动力学仿真机模拟飞行器的轨道动力学和姿态动力学，将飞行器与合作目标的相对位置和相对姿态信息发给数据中转下位机，来驱动目标星和追踪星运动模拟系统模拟两星在空间中的相对位置和姿态运动；合作靶标和交会对接跟瞄单机分别安装在目标星和追踪星的运动模拟系统上；交会对接跟瞄单机根据合作靶标的图像数据解算出测量数据，通过数据中转下位机、动力学仿真机传输给星载GNC计算机来生成给动力学仿真机的控制量，形成合作目标航天器交会对接工况的控制闭环。本发明用于合作目标航天器交会对接控制的地面半物理闭环试验，为在轨交会对接地面验证提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN117001675A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311271298.5
申请日：2023-09-28
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司 , 上海航天控制技术研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种双臂协作操控非合作目标避障轨迹规划方法，包括：首先建立空间操控航天器双机械臂外包络尺寸、DH参数，给定常规尺寸的非合作目标进行强化学习训练，获取避障路径，之后在实际任务场景中采用航天器视觉获取非合作目标外形轮廓，与训练的样本进行比对外形轮廓、双臂相对非合作目标的位置、姿态，如果实际场景中的非合作目标与样本库差距小，则对双机械臂采用样本库路径逼近非合作目标；如果差距较大，则对双机械臂采用胶囊体方法简化机械臂与非合作目标模型，并计算各自之间距离，以不碰撞作为约束规划航天器上双臂抓捕目标的路径，路径根据非合作目标与航天器的相对位置、姿态变化实时更新，解决非合作目标的避障操作问题。
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公开(公告)号：CN115855063A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211597877.4
申请日：2022-12-12
Applicant: 上海航天控制技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于绝对姿态递推修正的交会对接敏感器数据预处理方法，通过设置于追踪航天器上的交会对接敏感器输出带有时标的相对测量数据，即目标航天器与追踪航天器之间相对位置和相对姿态；在结合测量数据时标与相对导航计算的时刻差，对追踪航天器和目标航天器绝对姿态及目标航天器轨道系到惯性系的转换矩阵进行递推修正，并进一步对交会对接敏感器输出的相对测量数据进行延迟的补偿预处理，降低延迟对相对导航精度和稳定性的影响。本发明提供的基于绝对姿态递推修正的交会对接敏感器数据预处理方法，可以应用于交会对接任务中交会对接敏感器的单机数据预处理，方法简单，流程清晰，易于实践，具有推广价值。
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公开(公告)号：CN116911079B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311176977.4
申请日：2023-09-13
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司 , 上海航天控制技术研究所
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于空间操控技术领域，具体涉及一种不完备模型的自演化建模方法及系统。本发明聚焦空间操控领域目标分类建模技术，提出以异构信息完善不完备模型的自演化建模方法，首先建立目标虚拟视景，之后获得目标的视觉测量模型，并通过视觉测量模型进行目标初步的类型确认，在此不完备视觉模型的基础上，通过机械臂碰触目标获取额外的目标表征信息，建立触觉感知模型，触觉作为视觉的异构信息，将触觉感知模型引入虚拟视景中目标的描述中，获得视觉测量模型与触觉感知模型相结合的自演化目标描述模型，通过实时测量目标的视觉与触觉信息，精准识别目标类型，完善虚拟视景中的模型信息。该方法为后续的空间操控航天器对目标建模提供一种新思路。
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公开(公告)号：CN117001675B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311271298.5
申请日：2023-09-28
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司 , 上海航天控制技术研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种双臂协作操控非合作目标避障轨迹规划方法，包括：首先建立空间操控航天器双机械臂外包络尺寸、DH参数，给定常规尺寸的非合作目标进行强化学习训练，获取避障路径，之后在实际任务场景中采用航天器视觉获取非合作目标外形轮廓，与训练的样本进行比对外形轮廓、双臂相对非合作目标的位置、姿态，如果实际场景中的非合作目标与样本库差距小，则对双机械臂采用样本库路径逼近非合作目标；如果差距较大，则对双机械臂采用胶囊体方法简化机械臂与非合作目标模型，并计算各自之间距离，以不碰撞作为约束规划航天器上双臂抓捕目标的路径，路径根据非合作目标与航天器的相对位置、姿态变化实时更新，解决非合作目标的避障操作问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116810802B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311083054.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司 , 上海航天控制技术研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机械臂空间操控技术领域，具体涉及偏置机械臂离散点轨迹平滑规划方法、系统及存储介质。包括如下步骤：步骤S1、读取并确定关节角离散点序列；步骤S2、对所述关节角离散点序列性质进行判定，步骤S3、根据预设的一级规划运动步长，进行一级速度规划；步骤S4、二次插值，得到离散点间的关节角、关节角速度、关节角加速度，实现离散点间路径的二级位置规划、速度规划、加速度规划；步骤S5、通过正运动学计算机械臂相应的末端位姿、末端速度、末端加速度；步骤S6、与预设极限值进行比较，判断其是否超限；步骤S7、输出关节角规划信息。在上层系统的输入的边界条件仅有各分段路径端点的位置的情况下，实现二次插值计算。
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公开(公告)号：CN116985145B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311248710.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 西北工业大学太仓长三角研究院 , 上海航天控制技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于力位混合控制的冗余偏置机械臂末端柔顺控制方法，包括：S1）：根据机械臂结构，确定机械臂 参数，并根据标准 准则建立机械臂的标准 坐标系，设置机械臂运动与力极限参数，建立冗余偏置机械臂的运动学模型；S2）：根据步骤S1中建立的动力学模型，分别设计各方向的力控制器与位置控制器；S3）：基于步骤S2）中建立的模型，设计力位混合控制控制器；S4）：采用Matlab联合Adams典型轨迹仿真。本发明将位置控制器与力控制器结合设计了力位混合控制控制器，能够对机械臂末端的运行轨迹以及擦拭力进行控制，有效保证机械
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公开(公告)号：CN116985151A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311271561.0
申请日：2023-09-28
Applicant: 西北工业大学太仓长三角研究院 , 上海航天控制技术研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了约束桁架内机械臂强化学习避障规划与训练方法包括：S1确定机械臂的DH参数以及约束桁架与机械臂相对位置关系；S2完成机械臂数字孪生训练场景的构建；S3完成机械臂运动学模型的搭建；S4根据步骤S2、S3的结果，完成离散点模仿学习的训练S5根据步骤S4结果，完成空间中其他位置的强化学习训练；S6根据步骤S4、S5的结果，完成全场景的训练，搭建机械臂训练操作的实物系统，实现一比一的数字孪生与机械臂操作的演示测试。本发明将强化学习与模仿学习相结合，让机械臂不是从零开始学习，给予它人类操作演示样本，并在学习人类演示的基础上，再进行强化学习，既能大大加快训练速度，又能得到超越当前水准的机械臂。
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公开(公告)号：CN116911079A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311176977.4
申请日：2023-09-13
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司 , 上海航天控制技术研究所
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于空间操控技术领域，具体涉及一种不完备模型的自演化建模方法及系统。本发明聚焦空间操控领域目标分类建模技术，提出以异构信息完善不完备模型的自演化建模方法，首先建立目标虚拟视景，之后获得目标的视觉测量模型，并通过视觉测量模型进行目标初步的类型确认，在此不完备视觉模型的基础上，通过机械臂碰触目标获取额外的目标表征信息，建立触觉感知模型，触觉作为视觉的异构信息，将触觉感知模型引入虚拟视景中目标的描述中，获得视觉测量模型与触觉感知模型相结合的自演化目标描述模型，通过实时测量目标的视觉与触觉信息，精准识别目标类型，完善虚拟视景中的模型信息。该方法为后续的空间操控航天器对目标建模提供一种新思路。
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公开(公告)号：CN116985151B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311271561.0
申请日：2023-09-28
Applicant: 西北工业大学太仓长三角研究院 , 上海航天控制技术研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了约束桁架内机械臂强化学习避障规划与训练方法包括：S1确定机械臂的DH参数以及约束桁架与机械臂相对位置关系；S2完成机械臂数字孪生训练场景的构建；S3完成机械臂运动学模型的搭建；S4根据步骤S2、S3的结果，完成离散点模仿学习的训练S5根据步骤S4结果，完成空间中其他位置的强化学习训练；S6根据步骤S4、S5的结果，完成全场景的训练，搭建机械臂训练操作的实物系统，实现一比一的数字孪生与机械臂操作的演示测试。本发明将强化学习与模仿学习相结合，让机械臂不是从零开始学习，给予它人类操作演示样本，并在学习人类演示的基础上，再进行强化学习，既能大大加快训练速度，又能得到超越当前水准的机械臂。
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