一种集群空间机器人主从式目标协同定位方法技术

本发明专利技术涉及一种集群空间机器人主从式目标协同定位方法，属于航天器导航技术领域。本发明专利技术充分利用集群内成员和目标航天器之间的几何关系，建立不具备测量功能的成员与目标航天器之间相对位置的间接量测方程；主空间机器人M结合目标航天器和从空间机器人Ci与自身的相对位置信息，在远距离阶段为从空间机器人Ci提供目标相对位置信息，再采用Kalman滤波理论实现了协同定位。本发明专利技术所采用的集群空间机器人主从式目标协同定位方法，可以明显减少集群内相对测量设备的数量，降低各成员系统复杂程度，提高其可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于航天器导航
技术背景针对空间大规模航天器的在轨组装、在轨维护等技术是未来在轨服务领域内的重要发展方向，大规模航天器在轨操作任务极为复杂，单个空间机器人系统难以独立完成任务，而由多个成员组成的集群空间机器人进行协同操作，则是完成此类任务的有效途径。对目标航天器的协同定位是实现协同操作的前提条件。目标航天器的协同定位是指集群空间机器人通过集群内测量信息的共享，为不具备目标测量功能的成员空间机器人提供目标的相对位置信息。协同定位通过数据融合可为集群内成员空间机器人系统提供连续的、高精度的目标相对信息，同时可有效简化集群内测量设备的配置，此外协同定位具有高精度和高可靠的特点，因而地面移动机器人、水下无人航行器等领域得到了广泛的重视。然而， 针对多航天器协同相对导航与定位问题的相关研究却十分少见，即便是在卫星编队
，研究内容也仅限于动力学及协同控制问题，但是作为编队协同控制基础的协同导航定位问题却未提及。
技术实现思路
本专利技术针对集群空间机器人在轨协同操作任务，专利技术了一种集群空间机器人的主从式目标协同定位方法，采用该方法可以有效简化集群内的相对测量设备配置，同时能够为集群内不具备测量功能的成员提供目标航天器的相对位置信息。本专利技术的特点是充分利用集群内成员和目标航天器之间的几何关系，建立不具备测量功能的成员与目标航天器之间相对位置的间接量测方程；主空间机器人M结合目标航天器和从空间机器人Ci与自身的相对位置信息，在远距离阶段为从空间机器人Ci提供目标相对位置信息，再采用Kalman滤波理论实现了协同定位。本专利技术的集群空间机器人主从式目标协同定位方法具体包括如下步骤步骤1，根据集群空间机器人的相对测量设备配置方案，建立集群内的测量方程权利要求1.，其特征在于包括如下步骤 步骤1，根据集群空间机器人的相对测量设备配置方案，建立集群内的测量方程 {/f)):之⑴其中 pmt (tk)和 pmci(tk)2.根据权利要求I所述的，其特征在于所述相对测量设备配置方案为集群空间机器人由主空间机器人M和从空间机器人Ci组成，i = 1，2，. .，N，其中主空间机器人M安装远距离和近距离测量设备；从空间机器人Ci只安装满足近距离操作要求的测量设备；集群内成员均安装GPS接收机，通过星间数据链路并采用差分GPS算法实现相对定位。3.根据权利要求I所述的，其特征在于步骤2所述近距离为小于50km。4.根据权利要求I所述的，其特征在于所述线性状态空间模型包括两部分，一部分是用于完成相对状态Xtai预测更新的、以Xtci为系统状态的动力学方程；另一部分为用于完成对相对状态修正的、关于相对状态Xtai的量测方程。5.根据权利要求I所述的，其特征在于所述相对位置信息瓦^(4)由主空间机器人M测量目标航天器得到；从空间机器人Ci通过GPS接收机获得自身在地心惯性坐标系内的位置信息，并通过星间数据链路将位置信息发送给主空间机器人M ;主空间机器人M将自身GPS位置信息和接收到的从空间机器人GPS位置数据做差分运 算，得到两者相对位置信息艮,(心)。全文摘要本专利技术涉及，属于航天器导航
本专利技术充分利用集群内成员和目标航天器之间的几何关系，建立不具备测量功能的成员与目标航天器之间相对位置的间接量测方程；主空间机器人M结合目标航天器和从空间机器人Ci与自身的相对位置信息，在远距离阶段为从空间机器人Ci提供目标相对位置信息，再采用Kalman滤波理论实现了协同定位。本专利技术所采用的集群空间机器人主从式目标协同定位方法，可以明显减少集群内相对测量设备的数量，降低各成员系统复杂程度，提高其可靠性。文档编号G01S19/42GK102981175SQ201210568428公开日2013年3月20日 申请日期2012年12月24日 优先权日2012年12月24日专利技术者翟光, 张景瑞, 张尧 申请人:北京理工大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种集群空间机器人主从式目标协同定位方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，根据集群空间机器人的相对测量设备配置方案，建立集群内的测量方程：ρ‾mt(tk)=ρmt(tk)+wmt(tk)ρ‾mci(tk)=ρmci(tk)+wmci(tk)---(1)其中ρmt(tk)和ρmci(tk)分别表示tk时刻目标航天器和从空间机器人Ci相对主空间机器人M的3维位置矢量，下标m表示主空间机器人，下标ci表示从空间机器人，下标t表示目标航天器，表示测量值，wmt(t)和wmci(tk)为3维测量位置误差矢量；假设测量噪声为零均值高斯白噪声，且两个测量噪声不相关，即：E[wmt(tk)]=E[wmci(tk)]=0E[wmt(tk)wmtT(tj)]=RkmtδkjE[wmci(tk)wmciT(tj)]=RkmciδkjE[wmt(tk)wmciT(tj)]=0---(2)其中，为目标航天器和从空间机器人Ci测量噪声的非负定方差矩阵，δkj为Kronecker?δ函数；步骤2，建立主空间机器人M、Ci和目标航天器的相对动力学模型；设目标航天器运行在圆轨道上，忽略地球扁率、太阳光压等摄动因素，以目标航天器轨道坐标系∑Ft作为建模参照，当目标航天器与集群空间机器人处于近距离时，将从空间机器人Ci与目标航天器的相对动力学模型用离散化的状态转移方程表示为：Xtci(tk+1)=Φtci(tk+1,tk)Xtci(tk)（3）其中为相对位置和相对速度组成的向量；Φ6×6表示状态转移矩阵，根据C?W方程和目标航天器的轨道角速度ω，令θ=ωΔt，Δt=tk+1?tk，Sθ=sinθ，Cθ=cosθ，则状态转移矩阵为：Φtci(Δt)=sinθ06(θ-Sθ)(4Sθ-3θ)ω0(1-Cθ)ω0Cθ00Sθω0004-3Cθ-2(1-Cθ)ω0Sθω006ω(1-Cθ)4Cθ-302Sθ0-ωSθ00Cθ0003ωSθ-2Sθ0---(4)步骤3，建立关于目标航天器与从空间机器人Ci相对状态Xtci的线性状态空间模型；步骤3.1，考虑系统动力学噪声，描述目标航天器与从空间机器人Ci的相对动力学特性的动力学方程为：Xtci(tk+1)=Φtci(tk+1,tk)Xtci(tk)+Gtciγtci(k)（5）其中γtci(k)为系统动力学噪声，Gtci为动力学噪声输入矩阵，满足零均值高斯白噪声假设，噪声非负定方差矩阵为Qtci，步骤3.2，利用主从空间机器人和目标航天器间的几何关系：Xtci(tk)=Xtm(tk)+Xmci(tk)（6）建立关于相对状态Ltci的间接量测方程为：Ztci(tk)=Htci(Xtm(tk)+Xmci(tk))+wtci(tk)=(ρtm+ρmci)+wtci(tk)---(7)=ρ‾tm(tk)+ρ‾tci(tk)其中Htci=[I3×3?0]，wtci(tk)为等效量测噪声：wtci(tk)=wtm(tk)+wmci(tk)联合式（5）和式（7），建立关于Xtci的线性状态空间模型；步骤3.3，根据线性Kalman滤波理论，通过迭代进行状态更新和状态修正，获得Xtci的最优估计从而获得目标航天器相对从空间机器人Ci的位置信息；步骤3.3.1，主空间机器人M完成相对状态和滤波协方差的一步预测；相对状态的一步预测：X~tci(tk+1)=Φtci(tk+1,tk)X^tci(tk)---(8)滤波估计协方差矩阵的一步预测：Ptci(tk+1,tk)=ΦtciPtci(tk)Φtci+Qtci（9）其中，Ptci为滤波协方差矩阵；步骤3.3.2，主空间机器人M根据步骤3.3.1得到的一步预测值，对滤波增益矩阵、相对状态和滤波估计协方差矩阵进行滤波修正；滤波增益矩阵为：Ktci(tk+1)=Ptci(tk+1,tk)HtciTHtciT(HtciPtci(tk+1,tk)HtciT+Rktci)-1---(10)相对状态的修正方程为：滤波估计协方差矩...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：翟光，张景瑞，张尧，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：