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能量最优的航天器连续动态避障轨迹规划
被引量：
6
1
作者
康国华
张晗
+2 位作者
魏建宇
吴佳奇
张雷
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期305-313,共9页
针对传统脉冲避障算法在航天器轨迹规划应用中存在对瞬时推力依赖性强且燃料消耗量大的问题,提出能量最优的连续动态避障算法。该算法首先基于线性相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了相对运动能量最优模型,同时验证了模型最优...
针对传统脉冲避障算法在航天器轨迹规划应用中存在对瞬时推力依赖性强且燃料消耗量大的问题,提出能量最优的连续动态避障算法。该算法首先基于线性相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了相对运动能量最优模型,同时验证了模型最优性;其次将动态障碍物的y向运动误差偏移与正态分布概率引入避碰安全距离模型,修正了追踪航天器动态避障的范围,确定了安全距离矢量长度,增强了规避障碍的可靠性;最后通过障碍物速度矢量与追踪器航天器速度矢量夹角确定动态避障点方向,减少燃料消耗的同时提高了避障的有效性、准确性。通过仿真验证,该算法可以自适应选取规避障碍点,有效规避动态障碍;工质燃料消耗较小,有效延长航天器在轨寿命。
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关键词
轨迹规划
线性相对运动
能量最优
动态避障
有限时间约束
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职称材料
基于点云中心的激光雷达与相机联合标定方法研究
被引量：
31
2
作者
康国华
张琪
+2 位作者
张晗
徐伟证
张文豪
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期118-126,共9页
针对激光雷达与相机联合使用遇到的点云稀疏、相机受环境光照影响失真等问题,提出一种基于点云中心的激光雷达与相机自动配准方法,避免了传统联合标定需要手动选择特征点以及连续采集多帧等问题。该方法在对点云与图像预处理后,利用平...
针对激光雷达与相机联合使用遇到的点云稀疏、相机受环境光照影响失真等问题,提出一种基于点云中心的激光雷达与相机自动配准方法,避免了传统联合标定需要手动选择特征点以及连续采集多帧等问题。该方法在对点云与图像预处理后,利用平面法向量的一致性实现多标定板点云自动分割,提取标定板在激光坐标系和相机坐标下的点云;然后通过点云聚集迭代求解中心点,实现两个传感器标定板对应点云中心的粗配准;最终利用迭代最近点算法进行精配准,获得标定参数,完成联合标定。实测表明,在激光雷达误差±3 cm范围内,点云正确投影比例达到97.93%,可以有效获取高精度联合标定参数,满足空间环境对激光雷达和相机数据融合的要求。
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关键词
激光雷达
相机
联合标定
点云配准
平面法向
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职称材料
基于深度学习的航天器组合体惯性参数在轨智能辨识
被引量：
9
3
作者
金晨迪
康国华
+1 位作者
郭玉洁
乔思元
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期1-12,共12页
针对在轨服务过程形成新组合体的动力学参数未知的问题,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的智能参数辨识算法,实现在外力作用下,线动量和角动量不守恒条件下的航天器组合体多参数辨识。利用卷积神经网络权...
针对在轨服务过程形成新组合体的动力学参数未知的问题,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的智能参数辨识算法,实现在外力作用下,线动量和角动量不守恒条件下的航天器组合体多参数辨识。利用卷积神经网络权值共享的特点,设计4层卷积神经网络,通过短时间内对大量特定存储形式的状态数据的训练,实现航天器组合体多参数快速高精度辨识。利用数学仿真试验对算法的可行性进行验证,结果表明:在24 s内,质量与质心位置收敛;1 190 s内,惯量参数收敛,辨识精度在3%以内。说明所提方法在外界随机干扰力和力矩影响下能准确快速辨识出航天器组合体质量、质心位置和惯量矩阵。
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关键词
深度学习
组合航天器
惯性参数
在轨辨识
卷积神经网络
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职称材料
题名
能量最优的航天器连续动态避障轨迹规划
被引量：
6
1
作者
康国华
张晗
魏建宇
吴佳奇
张雷
机构
南京航空航天大学航天学院微小卫星研究中心
西安
卫星
测控
中心
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期305-313,共9页
基金
空间智能控制技术重点实验室开放基金资助项目(KGJZDSYS-2018-07)
上海航天科技创新基金资助项目(NO.SAST2018-047)。
文摘
针对传统脉冲避障算法在航天器轨迹规划应用中存在对瞬时推力依赖性强且燃料消耗量大的问题,提出能量最优的连续动态避障算法。该算法首先基于线性相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了相对运动能量最优模型,同时验证了模型最优性;其次将动态障碍物的y向运动误差偏移与正态分布概率引入避碰安全距离模型,修正了追踪航天器动态避障的范围,确定了安全距离矢量长度,增强了规避障碍的可靠性;最后通过障碍物速度矢量与追踪器航天器速度矢量夹角确定动态避障点方向,减少燃料消耗的同时提高了避障的有效性、准确性。通过仿真验证,该算法可以自适应选取规避障碍点,有效规避动态障碍;工质燃料消耗较小,有效延长航天器在轨寿命。
关键词
轨迹规划
线性相对运动
能量最优
动态避障
有限时间约束
Keywords
Trajectory planning
Linear relative motion
Optimal energy
Dynamic obstacle avoidance
Finite time constraint
分类号
V448.25 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于点云中心的激光雷达与相机联合标定方法研究
被引量：
31
2
作者
康国华
张琪
张晗
徐伟证
张文豪
机构
南京航空航天大学航天学院微小卫星研究中心
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期118-126,共9页
基金
空间智能控制技术重点实验室开放基金(KGJZDSYS-2018-07)项目资助.
文摘
针对激光雷达与相机联合使用遇到的点云稀疏、相机受环境光照影响失真等问题,提出一种基于点云中心的激光雷达与相机自动配准方法,避免了传统联合标定需要手动选择特征点以及连续采集多帧等问题。该方法在对点云与图像预处理后,利用平面法向量的一致性实现多标定板点云自动分割,提取标定板在激光坐标系和相机坐标下的点云;然后通过点云聚集迭代求解中心点,实现两个传感器标定板对应点云中心的粗配准;最终利用迭代最近点算法进行精配准,获得标定参数,完成联合标定。实测表明,在激光雷达误差±3 cm范围内,点云正确投影比例达到97.93%,可以有效获取高精度联合标定参数,满足空间环境对激光雷达和相机数据融合的要求。
关键词
激光雷达
相机
联合标定
点云配准
平面法向
Keywords
lidar
camera
joint calibration
point cloud registration
plane normal vector
分类号
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
V443 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于深度学习的航天器组合体惯性参数在轨智能辨识
被引量：
9
3
作者
金晨迪
康国华
郭玉洁
乔思元
机构
南京航空航天大学航天学院微小卫星研究中心
出处
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期1-12,共12页
基金
空间智能控制技术重点实验室开放基金资助项目(No.ZDSYS-2017-01
No.KGJZDSYS-2018-07)
文摘
针对在轨服务过程形成新组合体的动力学参数未知的问题,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的智能参数辨识算法,实现在外力作用下,线动量和角动量不守恒条件下的航天器组合体多参数辨识。利用卷积神经网络权值共享的特点,设计4层卷积神经网络,通过短时间内对大量特定存储形式的状态数据的训练,实现航天器组合体多参数快速高精度辨识。利用数学仿真试验对算法的可行性进行验证,结果表明:在24 s内,质量与质心位置收敛;1 190 s内,惯量参数收敛,辨识精度在3%以内。说明所提方法在外界随机干扰力和力矩影响下能准确快速辨识出航天器组合体质量、质心位置和惯量矩阵。
关键词
深度学习
组合航天器
惯性参数
在轨辨识
卷积神经网络
Keywords
deep learning
combined spacecraft
inertia parameter
on-orbit identification
Convolutional Neural Network(CNN)
分类号
V44 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
能量最优的航天器连续动态避障轨迹规划
康国华
张晗
魏建宇
吴佳奇
张雷
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于点云中心的激光雷达与相机联合标定方法研究
康国华
张琪
张晗
徐伟证
张文豪
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
31
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习的航天器组合体惯性参数在轨智能辨识
金晨迪
康国华
郭玉洁
乔思元
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
9
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职称材料
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