空间目标的轨迹和姿态数据生成

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六轴串联机器人位姿同步的实时轨迹规划

六轴串联机器人位姿同步的实时轨迹规划
算法的准确性。
运动平滑性
分析机器人运动过程中速度、加速 度的连续变化,评估轨迹的平滑性 。
实时性
验证轨迹规划算法在不同复杂度和 动态环境下的实时性能。
结果讨论与改进方向
结果讨论
综合分析实验结果,讨论位姿同步算法和实针对算法性能、实时性和稳定性的优化措施,如引入更高效的优化算法、提高传感器精度等,以 提升六轴串联机器人的整体性能。
同步精度
评估位姿同步算法在不同 运动状态下的同步误差, 包括位置误差和姿态误差 。
实时性
分析算法在不同计算资源 下的运行时间,确保满足 实时性要求。
稳定性
测试算法在面对传感器噪 声和外部干扰时的稳定性 表现。
实时轨迹规划效果评估
轨迹跟踪精度
比较实际机器人运动轨迹与规划 轨迹的符合程度,评估轨迹规划
运动学方程
通过连乘所有连杆坐标系的变换矩阵,建立六轴串联机器 人的正运动学方程,实现由关节角度到位姿的映射。
六轴串联机器人逆运动学建模
01 02
数值解法
采用数值方法(如牛顿-拉夫逊法)求解六轴串联机器人的逆运动学问 题,通过迭代优化关节角度,使得正运动学计算得到的位姿与实际期望 位姿之间的差距最小化。
重要性
实时轨迹规划能够确保机器人在动态环境中快速适应变化,提高机器人的运动性 能和安全性能。
基于插值法的实时轨迹规划
优点
插值法计算量较小,能够实现实时性要求较高的轨迹 规划。
原理
插值法是通过在已知数据点之间插入新的数据点,以 生成平滑曲线的方法。在实时轨迹规划中,可以利用 插值法根据机器人当前位姿和目标位姿生成中间位姿 ,从而实现轨迹的平滑过渡。
硬件加速
采用专用硬件加速器或FPGA等硬件资源,对位姿同步算法中的关键计算步骤进行硬件加 速,进一步提高算法的执行速度和实时性能。

航天器制导及控制课后题答案(西电)

航天器制导及控制课后题答案(西电)

1.3 航天器的基本系统组成及各部分作用?航天器基本系统一般分为有效载荷和保障系统两大类。

有效载荷:用于直接完成特定的航天飞行任务的部件、仪器或分系统。

保障系统:用于保障航天器从火箭起飞到工作寿命终止, 星上所有分系统的正常工作。

1.4 航天器轨道和姿态控制的概念、内容和相互关系各是什么?概念:轨道控制:对航天器的质心施以外力, 以有目的地改变其运动轨迹的技术; 姿态控制:对航天器绕质心施加力矩, 以保持或按需要改变其在空间的定向的技术。

内容:轨道控制包括轨道确定和轨道控制两方面的内容。

轨道确定的任务是研究如何确定航天器的位置和速度, 有时也称为空间导航, 简称导航; 轨道控制是根据航天器现有位置、速度、飞行的最终目标, 对质心施以控制力, 以改变其运动轨迹的技术, 有时也称为制导。

姿态控制包括姿态确定和姿态控制两方面内容。

姿态确定是研究航天器相对于某个基准的确定姿态方法。

姿态控制是航天器在规定或预先确定的方向( 可称为参考方向)上定向的过程, 它包括姿态稳定和姿态机动。

姿态稳定是指使姿态保持在指定方向, 而姿态机动是指航天器从一个姿态过渡到另一个姿态的再定向过程。

关系:轨道控制与姿态控制密切相关。

为实现轨道控制, 航天器姿态必须符合要求。

也就是说, 当需要对航天器进行轨道控制时, 同时也要求进行姿态控制。

在某些具体情况或某些飞行过程中, 可以把姿态控制和轨道控制分开来考虑。

某些应用任务对航天器的轨道没有严格要求, 而对航天器的姿态却有要求。

1.5 阐述姿态稳定的各种方式, 比较其异同。

姿态稳定是保持已有姿态的控制, 航天器姿态稳定方式按航天器姿态运动的形式可大致分为两类。

自旋稳定:卫星等航天器绕其一轴(自旋轴) 旋转, 依靠旋转动量矩保持自旋轴在惯性空间的指向。

自旋稳定常辅以主动姿态控制, 来修正自旋轴指向误差。

三轴稳定: 依靠主动姿态控制或利用环境力矩, 保持航天器本体三条正交轴线在某一参考空间的方向。

工业机器人考试题库

工业机器人考试题库

工业机器人考试题库《工业机器人》复习题一、判断题1. 机械手亦可称之为机器人。

(丫)2. 完成某一特定作业时具有多余自由度的机器人称为冗余自由度机器人。

(丫)3. 关节空间是由全部关节参数构成的。

(丫)4. 任何复杂的运动都可以分解为由多个平移和绕轴转动的简单运动的合成。

(丫)5. 关节i的坐标系放在i-1关节的末端。

(N)6. 手臂解有解的必要条件是串联关节链中的自由度数等于或小于6。

(N)7. 对于具有外力作用的非保守机械系统,其拉格朗日动力函数L可定义为系统总动能与系统总势能之和。

(N)8. 由电阻应变片组成电桥可以构成测量重量的传感器。

(丫)9. 激光测距仪可以进行散装物料重量的检测。

(丫)10. 运动控制的电子齿轮模式是一种主动轴与从动轴保持一种灵活传动比的随动系统。

(丫)11. 工业机器人工作站是由一台或两台机器人所构成的生产体系。

()12. 机器人分辨率分为编程分辨率与控制分辨率,统称为系统分辨率。

()13. 正交变换矩阵R为正交矩阵。

()14. 复合运动齐次矩阵的建立是由全部简单运动齐次矩阵求和所形成的。

()15. 关节i的效应表现在i关节的末端。

()16. 并联关节机器人的正运动学问题求解易,逆运动学问题求解难。

()17. 机器人轨迹泛指工业机器人在运动过程中所走过的路径。

()18. 空间直线插补是在已知该直线始点、末点和中点的位置和姿态的条件下,进而求出轨迹上各点(插补点)的位置和姿态。

()19. 示教编程用于示教—再现型机器人中。

(丫)20. 机器人轨迹泛指工业机器人在运动过程中的运动轨迹,即运动点的位移、速度和加速度。

(丫)21. 关节型机器人主要由立柱、前臂和后臂组成。

(N)22. 到目前为止,机器人已发展到第四代。

(N)23. 磁力吸盘能够吸住所有金属材料制成的工件。

(N)24•谐波减速机的名称来源是因为刚轮齿圈上任一点的径向位移呈近似于余弦波形的变化。

(N)25. 由电阻应变片组成电桥可以构成测量重量的传感器。

四点 计算 空间 姿态

四点 计算 空间 姿态

四点计算空间姿态
【引言】
随着科技的飞速发展,空间姿态计算在各领域发挥着越来越重要的作用。

精确的空间姿态计算,可以为航空航天、机器人、自动驾驶等众多领域提供关键数据支持。

本文将从基本概念、应用领域、我国进展以及发展趋势等方面,全面介绍空间姿态计算的相关内容。

【计算空间姿态的基本概念和方法】
1.空间姿态基本概念:空间姿态是指物体在三维空间中的位置和方向。

通常用旋转矩阵、欧拉角、四元数等表示。

2.空间姿态计算方法:主要包括经典欧拉变换、卡尔曼滤波、粒子滤波、优化算法等。

【空间姿态计算的应用领域】
1.航空航天:飞行器控制、卫星姿态调整、对接任务等。

2.机器人:机械臂控制、机器人导航、抓取任务等。

3.自动驾驶:车辆定位、航向角计算、车道保持等。

【我国在空间姿态计算方面的进展】
1.技术研发:我国已成功研发了一系列空间姿态计算相关技术,如捷联惯性导航、星载GPS/惯性导航等。

2.应用实践:我国在航天、机器人、自动驾驶等领域,空间姿态计算技术已取得显著成果。

【空间姿态计算的发展趋势及挑战】
1.发展趋势:高精度、实时性、集成化、智能化。

2.挑战:复杂环境下的数据处理与融合、算法高效性与可靠性、系统小型化与低功耗。

【结论】
空间姿态计算作为一门跨学科的综合性技术,在航空航天、机器人、自动驾驶等领域具有重要应用价值。

面对未来发展,空间姿态计算需要在精度、实时性、集成化和智能化等方面取得突破。

四点 计算 空间 姿态

四点 计算 空间 姿态

四点计算空间姿态空间姿态是指物体在三维空间中的位置和方向。

它是机器人、飞行器、卫星等自动控制系统中的重要参数之一,对于控制和导航具有至关重要的作用。

本文将从四个方面介绍空间姿态的计算方法。

一、欧拉角法欧拉角法是最常用的空间姿态表示方法之一。

它将物体的姿态分解为绕三个坐标轴的旋转角度,分别为俯仰角、滚转角和偏航角。

通过测量物体相对于参考坐标系的三个角度,可以计算出物体的空间姿态。

二、四元数法四元数法是一种更为紧凑和高效的空间姿态表示方法。

它使用四元数来表示物体的旋转姿态,其中包含一个实部和三个虚部。

四元数法能够避免万向锁问题,并且具有较好的数学性质,被广泛应用于航空航天领域。

三、旋转矩阵法旋转矩阵法是一种将物体的姿态表示为一个3×3的旋转矩阵的方法。

旋转矩阵可以描述物体相对于参考坐标系的旋转变换,通过矩阵运算可以得到物体的空间姿态。

旋转矩阵法具有直观性和易于计算的优点,被广泛应用于图像处理和计算机图形学领域。

四、四维时空法四维时空法是一种基于时空变换的空间姿态计算方法。

它将物体的姿态表示为一个四维向量,其中包含三个空间坐标和一个时间坐标。

通过对物体的时空变换进行测量和计算,可以得到物体的空间姿态。

四维时空法适用于高速运动物体的姿态计算,具有较好的准确性和稳定性。

除了以上四种常用的空间姿态计算方法,还有一些其他的方法,如奇异值分解法、李代数法等。

这些方法各有特点,可以根据具体应用的需求选择合适的方法进行空间姿态的计算。

在实际应用中,空间姿态的计算是自动控制系统中的一个重要环节。

它可以用于导航、目标跟踪、图像处理等多个领域。

例如,在飞行器中,通过计算飞行器的空间姿态,可以实现飞行器的稳定控制和姿态调整;在机器人中,通过计算机器人的空间姿态,可以实现机器人的定位和路径规划。

空间姿态的计算是自动控制系统中的重要内容。

欧拉角法、四元数法、旋转矩阵法和四维时空法是常用的空间姿态计算方法,它们各有特点,在不同的应用场景中有着广泛的应用。

机器人操作中的姿态控制和运动规划

机器人操作中的姿态控制和运动规划

机器人操作中的姿态控制和运动规划随着科技的发展,机器人已经广泛应用于生产、医疗、教育、娱乐等多个领域。

机器人的操作需要进行姿态控制和运动规划,并与环境进行交互。

本文将探讨机器人操作中的姿态控制和运动规划。

一、姿态控制姿态控制是机器人操作中非常重要的一部分。

姿态控制是指控制机器人的位置、姿态、方位角等参数,使其达到所需的位置和方向。

在机器人操作中,需要对机器人进行姿态控制才能完成任务。

在机器人姿态控制中,需要使用传感器来感知机器人的状态,并通过控制器进行控制。

机器人的姿态控制包括四个方面:位置控制、姿态控制、转角控制和速度控制。

位置控制是机器人在三维空间内的位置控制。

机器人需要能够精确地移动到指定位置,并且能够保持该位置不变。

在位置控制中,需要使用传感器来感知环境和机器人的位置,通过控制器进行控制。

姿态控制是机器人在三维空间内的姿态控制。

机器人需要能够精确地控制自身的朝向和倾斜角度,并且能够保持该姿态不变。

转角控制是机器人在平面内的方向控制。

机器人需要能够精确地旋转自身的方向,并且能够保持该方向不变。

在转角控制中,需要使用传感器来感知环境和机器人的方向,通过控制器进行控制。

速度控制是机器人在运动时的速度控制。

机器人需要能够精确地控制自身的运动速度,并且能够保持该速度不变。

在速度控制中,需要使用传感器来感知环境和机器人的速度,通过控制器进行控制。

二、运动规划运动规划是机器人操作中另一个非常重要的部分。

运动规划是指根据任务需求和机器人能力设定路径,并规划机器人的运动轨迹。

在机器人操作中,需要对机器人进行运动规划才能完成任务。

在机器人运动规划中,需要使用路径规划算法来规划机器人的路径。

路径规划算法有很多种,例如A*算法、D*算法、RRT算法等。

这些算法都是以机器人的起点和目标点为基础,通过搜索路径来完成规划。

在路径规划完成后,需要使用轨迹规划算法来规划机器人的运动轨迹。

轨迹规划算法有很多种,例如三次样条曲线、贝塞尔曲线等。

空间目标定位和姿态估计算法改进

空间目标定位和姿态估计算法改进

空间目标定位和姿态估计算法改进摘要:空间目标定位和姿态估计在航天飞行器、无人机和卫星等航空航天应用中具有重要意义。

然而,传统的空间目标定位和姿态估计算法在复杂环境中存在一些挑战。

本文将介绍几种改进的算法,旨在提高空间目标定位和姿态估计的精度和鲁棒性。

具体包括多传感器融合、视觉里程计和扩展卡尔曼滤波器等。

1. 引言空间目标定位和姿态估计是航空航天应用中关键的技术之一。

它主要用于确定目标在三维空间中的位置和方向。

准确的空间目标定位和姿态估计对于指导飞行器的运动、完成导航任务和执行姿态控制至关重要。

2. 多传感器融合多传感器融合是一种常用的算法改进方法。

通过同时使用多个传感器采集的数据,可以提高定位和姿态估计的精度和鲁棒性。

常见的传感器包括惯性测量单元(IMU)、全球导航卫星系统(GNSS)和视觉传感器等。

多传感器融合算法主要包括数据融合和信息融合两个方面。

数据融合是指将多个传感器采集的原始数据进行融合,得到综合的位置和姿态估计结果。

信息融合则是在融合的基础上,通过融合优化算法和检测算法,进一步提高定位和姿态估计的精度和可靠性。

3. 视觉里程计视觉里程计是一种基于纯视觉信息的目标定位和姿态估计方法。

它通过利用相机连续拍摄的图像序列,计算相机位置和姿态的变化。

与传统的基于GPS或IMU的定位方法相比,视觉里程计具有更高的精度和鲁棒性,尤其适用于室内、无GPS信号的环境或GPS信号弱的场景。

视觉里程计算法主要包括特征点法和直接法两种。

特征点法通过提取图像中的特征点,如角点或边缘点,通过匹配特征点之间的关系计算相机的运动信息。

直接法则直接利用图像的像素值信息,通过优化像素级的匹配误差计算相机的运动信息。

目前,基于深度学习的视觉里程计算法在提高算法精度和速度方面取得了显著的进展。

4. 扩展卡尔曼滤波器扩展卡尔曼滤波器(EKF)是一种常用的状态估计算法。

它通过递归地执行预测和修正步骤,通过将测量数据和系统模型结合起来,提供对目标位置和姿态的估计。

基于单站地基望远镜的空间目标姿态估计方法

基于单站地基望远镜的空间目标姿态估计方法

基于单站地基望远镜的空间目标姿态估计方法基于单站地基望远镜的空间目标姿态估计方法可以通过使用星敏感器(star tracker)来实现。

星敏感器是一种仪器,可以测量天空中的星星位置和亮度信息,并通过比较这些测量值和已知星星的数据库来确定望远镜的姿态。

在这种方法中,单站地基望远镜通过测量和分析星星的位置信息来估计自身的姿态。

该方法的基本原理是,地基望远镜会观察到不同位置的星星,并记录它们的位置和亮度信息。

使用星敏感器,可以测量出每颗星星的位置信息。

对于已知位置和亮度的星星,可以通过比对测量值和数据库中的值来确定望远镜的位置和方向。

此外,星敏感器还可以通过测量星星的亮度信息来进一步矫正望远镜的姿态。

为了实现这一方法,首先需要建立一个星星的数据库。

数据库中包含了一系列已知位置和亮度的星星信息。

在实际的应用中,可以使用区域星表来构建数据库。

区域星表是根据地理位置和天文学信息对一些特定区域内的星星进行分类和标识的数据。

通过测量和比对星星的位置信息,可以确定望远镜的位置和方向。

接下来,望远镜会观察到不同位置的星星,并使用星敏感器测量它们的位置信息。

测量值与星星数据库中的已知值进行比对,可以准确地估计出望远镜的位置和方向。

此外,星敏感器还可以通过测量星星的亮度信息来矫正望远镜的姿态。

星星的亮度信息可以提供额外的约束条件,使目标姿态估计更加准确。

需要注意的是,这种方法在实际应用中可能存在一些问题和挑战。

例如,星敏感器的测量误差、星星数据库的准确性以及环境因素(如云层、大气湍流等)都可能对结果产生影响。

因此,对于精确的目标姿态估计,需要进行适当的误差估计和校正。

总结起来,基于单站地基望远镜的空间目标姿态估计方法可以通过使用星敏感器测量和分析星星的位置和亮度信息来实现。

该方法通过比对测量值和已知星星的数据库,可以确定望远镜的位置和方向,从而估计目标的姿态。

这种方法可以应用于太空导航、天文观测等领域,是一种有效的目标姿态估计方法。

基于STK的航天器轨道仿真与设计

基于STK的航天器轨道仿真与设计

《基于 STK 的航天器轨道仿真与设计》课程设计报告班级 : 341511班组长 :王楷组 员 :邹希、赵俊杰、聂秋华日期 : 2007年 12月 20日目录一、介绍STK的应用背景和主要功能................................- 1 -1. STK 应用背景.............................................................................................­ 1 ­2. STK 主要功能.............................................................................................­ 1 ­二、嫦娥奔月的设计过程.........................................- 2 -1.各国的探月计划............................................................................................­ 2 ­ 2.设计要求.......................................................................................................­ 4 ­3. 设计思路.....................................................................................................­ 5 ­4. 设计中使用的参数......................................................................................­ 5 ­5. 地球停泊轨道分析与设计..........................................................................­ 5 ­6. 地月转移轨道分析与设计..........................................................................­ 5 ­三、基于STK模型描述语言的航天器三维造型及动画制作.............. - 13 -1. STK/VO 模块简介....................................................................................­ 13 ­2. STK/VO 设计要求....................................................................................­ 13 ­3. STK/VO 设计模型选择............................................................................­ 13 ­4. 中巴地球资源卫星简介............................................................................­ 14 ­5. 中巴地球资源卫星模型设计....................................................................­ 14 ­6. 动画制作...................................................................................................­ 16 ­四、收获与体会 ............................................... - 17 -五、参考文献 ................................................. - 17 -六、成员分工 ................................................. - 17 -一、介绍 STK 的应用背景和主要功能1. STK 应用背景STK 软件的全称是 Satellite Tool Kit (卫星仿真工具包), 是由美国 AGI公司开发, 并在航天工业领先的商业化分析软件。

基于MATLAB的机械手臂关节空间轨迹规划的研究

基于MATLAB的机械手臂关节空间轨迹规划的研究

基于MATLAB的机械手臂关节空间轨迹规划的研究机械手臂关节空间轨迹规划是机械手臂控制中的重要研究方向之一、关节空间轨迹规划主要是确定机械手臂关节角度随时间变化的规划方法,以实现机械手臂在空间中的精确位置和姿态控制。

本文将以MATLAB为工具,对机械手臂关节空间轨迹规划进行研究。

首先,机械手臂关节空间轨迹规划需要确定机械手臂的目标位置和姿态。

在MATLAB中可以通过输入目标位置和姿态的坐标值来定义机械手臂的目标位置和姿态。

根据目标位置和姿态的坐标值,可以计算出机械手臂从当前位置到目标位置及姿态的运动轨迹。

其次,机械手臂关节空间轨迹规划需要确定机械手臂各个关节角度随时间的变化规律。

常见的方法有线性插值、多项式插值、三次样条插值等。

在MATLAB中,可以利用MATLAB的插值函数来实现关节角度的插值计算。

根据插值函数计算出的关节角度随时间的变化规律,可以确定机械手臂的关节空间轨迹。

然后,机械手臂关节空间轨迹规划需要确定机械手臂的速度和加速度约束。

机械手臂的运动速度和加速度受到一定的限制,不得超过机械手臂的最大速度和加速度。

在MATLAB中,可以通过设置速度和加速度的上限来满足运动约束的要求。

最后,机械手臂关节空间轨迹规划需要考虑机械手臂的动力学特性。

机械手臂在进行关节空间轨迹规划时,需要考虑到动力学特性对机械手臂的影响。

MATLAB提供了机械手臂的动力学建模工具箱,可以方便地对机械手臂的动力学特性进行建模和分析。

综上所述,基于MATLAB的机械手臂关节空间轨迹规划的研究是一项具有重要意义的工作。

通过MATLAB的工具和函数,可以方便地实现机械手臂关节空间轨迹规划的计算和分析。

同时,机械手臂关节空间轨迹规划的研究还可以应用于机械手臂的轨迹控制、运动规划等领域,具有广泛的应用前景。

计算机视觉中的目标跟踪与姿态估计算法

计算机视觉中的目标跟踪与姿态估计算法

计算机视觉中的目标跟踪与姿态估计算法计算机视觉中的目标跟踪与姿态估计算法是一种用于追踪目标物体并估计其在三维空间中的姿态的技术。

目标跟踪算法可以追踪运动的目标,而姿态估计算法可以通过识别目标的关键点来估计其在三维空间中的位置和姿态。

目标跟踪算法主要有以下几种常见的方法:特征跟踪算法、模板匹配算法、卡尔曼滤波算法和神经网络算法。

1.特征跟踪算法:特征跟踪算法通过提取目标物体的一些特征点,并根据这些特征点的运动轨迹来进行目标跟踪。

常用的特征点包括角点、边缘点和纹理点。

特征跟踪算法中比较经典的方法有Lucas-Kanade算法和Harris角点算法。

2.模板匹配算法:模板匹配算法是一种将目标物体和图像中的候选目标进行比较匹配的方法。

该方法通过计算目标物体和候选目标之间的相似度,选择相似度最高的候选目标作为目标的跟踪结果。

模板匹配算法通常使用的距离度量包括欧式距离、相关系数和归一化互相关。

3.卡尔曼滤波算法:卡尔曼滤波算法是一种用于状态估计的滤波算法,可以用于目标跟踪。

该算法通过建立目标物体的动态模型和观测模型,并使用卡尔曼滤波来对目标物体的状态进行预测和更新。

卡尔曼滤波算法在目标跟踪中具有较好的实时性和鲁棒性。

4.神经网络算法:神经网络算法是一种使用人工神经网络来进行目标跟踪的方法。

通过训练网络模型,可以实现对目标物体的分类和定位。

常用的神经网络算法包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。

这些算法通过提取图像的特征来实现目标跟踪。

姿态估计是计算机视觉中另一个重要的问题。

姿态估计算法旨在确定目标物体在三维空间中的位置和姿态信息。

姿态估计算法可以通过识别目标物体的关键点来实现。

常见的姿态估计算法有以下几种:结构光法、立体视觉法和深度学习法。

1.结构光法:结构光法通过将投影器发射的结构光投射到目标物体上,然后使用相机来捕捉目标物体的形状。

通过分析结构光在目标物体上的形变,可以估计目标物体的姿态。

机器人操作中的姿态控制技巧及动力学模型优化

机器人操作中的姿态控制技巧及动力学模型优化

机器人操作中的姿态控制技巧及动力学模型优化机器人操作已经广泛应用于许多领域,例如工业生产线、医疗手术和空间探索等。

在这些任务中,机器人需要具备精准的姿态控制能力,以完成复杂的动作。

本文将介绍机器人操作中的姿态控制技巧,并探讨动力学模型优化的方法。

姿态控制是指机器人在完成特定动作时,通过调整关节的位置和速度来达到所需的姿态。

在实际操作中,机器人通常采用闭环控制的方法,通过不断地检测和调整姿态误差,来使机器人运动更加稳定和精确。

姿态控制的核心技术包括运动规划和轨迹跟踪。

运动规划是指确定机器人移动的路径和关节运动的规律。

轨迹跟踪则是指机器人按照预定的路径和规律进行运动。

在进行姿态控制时,机器人需要同时考虑速度、加速度、姿态角等多个因素,以确保精准的运动。

在机器人操作中,动力学模型的优化也是非常重要的一部分。

动力学模型描述了机器人结构、质量、摩擦等因素对机器人运动的影响。

通过优化动力学模型,可以提升机器人的运动性能和能效。

优化动力学模型的方法有很多种,其中一种常用的方法是使用最小二乘法求解优化问题。

最小二乘法通过最小化目标函数与实际运动数据之间的误差,来获得最优的动力学模型参数。

通过合理选择目标函数和采集足够多的实际运动数据,可以得到更准确的动力学模型,并改善机器人的运动性能。

除了动力学模型的优化,还有一些其他的姿态控制技巧可以提升机器人的操作能力。

其中一种常用的技巧是使用正运动学和逆运动学解算,来获取机器人的关节位置和姿态角。

正运动学是指根据给定的关节位置和姿态角,计算末端执行器的位置和方向。

逆运动学则是指根据给定的末端执行器的位置和方向,计算关节位置和姿态角。

通过正逆运动学解算,机器人可以更加灵活地控制运动。

另一种常用的技巧是使用轨迹生成算法,通过给定的起始姿态和目标姿态,生成合理的运动轨迹。

轨迹生成算法可以根据机器人的动力学特性和任务要求,生成适合的运动轨迹,从而使机器人的运动更加平滑和高效。

机器人操作中的姿态控制技巧和动力学模型优化对于提升机器人的操作能力和精准度非常重要。

第四章_轨迹规划

第四章_轨迹规划

第4章机器人轨迹规划本章在操作臂运动学和动力学的基础上,讨论在关节空间和笛卡尔空间中机器人运动的轨迹规划和轨迹生成方法。

所谓轨迹,是指操作臂在运动过程中的位移、速度和加速度。

而轨迹规划是根据作业任务的要求,计算出预期的运动轨迹。

首先对机器人的任务,运动路径和轨迹进行描述,轨迹规划器可使编程手续简化,只要求用户输入有关路径和轨迹的若干约束和简单描述,而复杂的细节问题则由规划器解决。

例如,用户只需给出手部的目标位姿,让规划器确定到达该目标的路径点、持续时间、运动速度等轨迹参数。

并且,在计算机内部描述所要求的轨迹,即选择习惯规定及合理的软件数据结构。

最后,对内部描述的轨迹、实时计算机器人运动的位移、速度和加速度,生成运动轨迹。

4.1 机器人轨迹规划概述一、机器人轨迹的概念机器人轨迹泛指工业机器人在运动过程中的运动轨迹,即运动点的位移、速度和加速度。

机器人在作业空间要完成给定的任务,其手部运动必须按一定的轨迹(trajectory)进行。

轨迹的生成一般是先给定轨迹上的若干个点,将其经运动学反解映射到关节空间,对关节空间中的相应点建立运动方程,然后按这些运动方程对关节进行插值,从而实现作业空间的运动要求,这一过程通常称为轨迹规划。

工业机器人轨迹规划属于机器人低层规划,基本上不涉及人工智能的问题,本章仅讨论在关节空间或笛卡尔空间中工业机器人运动的轨迹规划和轨迹生成方法。

机器人运动轨迹的描述一般是对其手部位姿的描述,此位姿值可与关节变量相互转换。

控制轨迹也就是按时间控制手部或工具中心走过的空间路径。

二、轨迹规划的一般性问题通常将操作臂的运动看作是工具坐标系{T}相对于工件坐标系{S}的一系列运动。

这种描述方法既适用于各种操作臂,也适用于同一操作臂上装夹的各种工具。

对于移动工作台(例如传送带),这种方法同样适用。

这时,工作坐标{ S }位姿随时间而变化。

例如,图 4.1所示将销插入工件孔中的作业可以借助工具坐标系的一系列位姿图4.1 机器人将销插入工件孔中的作业描述P i(i=1,2,…,n)来描述。

最新全国青少年机器人技术等级考试-二级理论模拟题(B卷)

最新全国青少年机器人技术等级考试-二级理论模拟题(B卷)

最新全国青少年机器人技术等级考试-二级理论模拟题(B卷)机器人二级理论考试模拟题(B卷)(满分100分)一、单选题(每题2分,共30题)1.下列人物中,哪位发现了电流?(A.富兰克林)A. 富兰克林B. 伽利略C. 牛顿D. 喜羊羊2.首届机器人世界杯在哪年举办?(1997年8月)A. 1992B. 1995C. 1997D. 19993.关于机器人比赛,以下说法正确的是?(D)A. 有时需要人为干预。

B. 有时不需要人干预。

C. 有时需要两个机器人配合。

D. 以上说法都正确。

4.下面说法正确的是?(A)A.力是改变物体运动状态的原因。

B.力是维持物体平衡状态的原因。

C.力是改变物体位置的原因。

D.力是物体产生速度的原因。

5.我国最早的机器人是在什么时候?(D.西周时期)A. 唐朝。

B. 内清朝后期。

C. 解放后。

D. 西周时期。

6.机器人手臂或手部安装点所能达到的所有空间区域称为?(A)A. 工作空间。

B. 最大空间。

C. 自由度。

D. 危险空间。

7.关于力和运动的关系,下列说法正确的是?(A)A. 物体的速度不断增大,表示物体必定受力。

B. 物体的位移不断增大,表示物体必定受力作用。

C. 物体朝什么方向运动,则这个方向上物体必定受力。

D. 物体的速度大小不变,则物体必定不受力作用。

8.1959年,第一台工业机器人诞生于(B.美国)。

A. 德国B. 美国C. 英国D. 日本9.关于机器人“恐怖谷理论”,下面说法正确的是?(D)A. 由美国机器人专家提出。

B. 人类不喜欢机器人。

C. 机器人不喜欢人类。

D. 随着机器人的拟人程度增加,人类对它的好感度就会改变。

10.在凸轮机构中,按凸轮形状不同,(A)凸轮结构简单,应用最广泛,常用于行程较短的场合。

A. 盘形凸轮。

B. 移动凸轮。

C. 圆柱凸轮。

D. 圆锥凸轮。

11.在两张纸之间吹气,如图所示,会有怎样的效果?(B)A. 无任何反应。

B. 两张纸往里合。

基于matlab利用加速度计和陀螺仪实现绘制轨迹的方法

基于matlab利用加速度计和陀螺仪实现绘制轨迹的方法

基于matlab利用加速度计和陀螺仪实现绘制轨迹的方法1. 引言1.1 概述本文旨在利用加速度计和陀螺仪技术实现绘制轨迹的方法。

随着科技的不断进步,人们对于定位和姿态信息的需求越来越高。

加速度计和陀螺仪作为常见的惯性传感器,具有获取物体运动状态的功能,已经被广泛应用于导航、无人机控制、虚拟现实等领域。

本文将介绍利用这两种传感器实时获取姿态信息,并通过适当的算法处理和分析数据,最终实现轨迹重构与绘制。

1.2 文章结构本文共分为五个部分:引言、加速度计和陀螺仪简介、利用加速度计和陀螺仪实时获取姿态信息、绘制轨迹的方法及实现步骤介绍以及结论与展望。

在引言部分,将明确文章的背景意义以及所要研究解决的问题;接着,在加速度计和陀螺仪简介中,将详细阐述它们的工作原理以及应用场景;然后,在利用加速度计和陀螺仪实时获取姿态信息部分,将介绍数据采集与处理的方法、传感器数据的滤波与校准以及姿态解算算法的选择;随后,在绘制轨迹的方法及实现步骤介绍部分,将阐述坐标系建立与转换、轨迹重构方法的选择以及实验结果展示与分析;最后,在结论与展望中,对本文所做工作进行总结,并指出存在问题和可能的改进方向。

1.3 目的本文的目的是研究并提出一种利用加速度计和陀螺仪实现绘制轨迹的方法。

通过深入剖析这两种惯性传感器的原理和应用场景,以及数据采集与处理方法、姿态解算算法等关键步骤,本文旨在为读者提供一个全面而有效的方案。

同时,通过实验结果展示与分析,验证所提出方法的可行性和准确性,并对未来可能存在的问题进行探讨和展望。

2. 加速度计和陀螺仪简介2.1 加速度计原理加速度计是一种用于测量物体加速度的传感器。

它基于质量和牛顿第二定律的原理工作。

加速度计通常使用微小的弹簧和质量来测量物体所受到的加速度。

当一个物体加速时,弹簧和质量都会受到力的作用而发生位移。

通过测量弹簧位移来确定物体所受到的加速度。

最常见的类型是电容式加速度计,由两个电极和一个移动质点组成。

工业机器人姿态规划与轨迹优化分析

工业机器人姿态规划与轨迹优化分析

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要随着工业机器人的应用场合越来越多,对机器人运动规划的要求也越来越严格。

尤其是姿态规划和轨迹优化在工业机器人的应用中具有很重要的作用,如弧焊,喷涂,装配以及打磨等领域中。

同时为了保证跟踪精度,对姿态的轨迹和关节的运动轨迹有着较高光滑性的要求。

由此,本文针对机器人的光滑姿态插补算法以及时间近似最优光滑轨迹优化算法进行研究。

首先,对6自由度弧焊机器人进行了运动学建模。

建立基于DH坐标系的连杆变换矩阵,推导了正运动学和逆运动学表达式。

针对逆运动学,提出了只需求解3次逆矩阵的解析式推导过程,使逆解推导过程得到极大的简化。

分析余弦矩阵,欧拉角以及单位四元数三种姿态表达方式的优缺点。

在MATLAB/SIMULINK中搭建了6自由度弧焊机器人的运动仿真平台,其中包括正逆运动学模块以及拉格朗日动力学模块。

然后,对基于单位四元数的姿态插补算法进行了深入研究。

根据单位四元数的物理意义以及运算法则,将在S3空间单位四元数姿态曲线构造问题转换为在欧氏空间中单位球面光滑球面曲线的构造问题,建立了姿态插补球面曲线表达形式。

应用该转换关系,构造了在两个单位四元数姿态间的单参数插补算法。

推导了正弦加加速度规划算法并将其应用与两姿态插补运算中。

在6自由度弧焊机器人运动仿真平台中,对比欧拉法以及SLERP插补算法的姿态规划结果,表明采用本文提出的单位四元数插补算法具有较好的速度控制能力和光滑性。

最后针对复杂曲线和曲面的加工场合,研究了基于单位四元数多姿态C2连续的姿态插补算法。

应用单位四元数到欧氏空间的映射关系,推导三个姿态间的姿态插补曲线,对比SQUAD多姿态插补算法,结果表明本文提出的多姿态插补算法在插补点具有较好的光滑性。

最后,对时间近似最优的光滑轨迹优化进行了研究。

首先建立了机器人动力学约束下的时间优化模型。

将模型中目标函数和约束表达式转换到参数空间中,能够使得2n维的优化问题转换为2维优化问题。

工业机器人的轨迹规划与生成

工业机器人的轨迹规划与生成

05 工业机器人轨迹规划与生 成的应用案例
汽车制造中的轨迹规划与生成
总结词
在汽车制造中,工业机器人被广泛应用于装配、焊接、喷涂 等环节,轨迹规划与生成技术能够提高机器人的工作效率和 精度,确保生产线的稳定性和产品质量。
详细描述
通过精确的轨迹规划,工业机器人能够快速、准确地移动到 指定位置,完成复杂的装配任务,如发动机、底盘和车身的 组装。此外,焊接和喷涂等工艺也需要精确的轨迹控制,以 确保焊接质量和喷涂均匀性。
基于机器学习的路径生成
总结词
基于机器学习的路径生成方法是通过训练机器学习模型,使机器人能够根据历史数据自 我学习和优化路径。
详细描述
首先,工业机器人收集大量的历史任务数据,包括起点、终点、障碍物分布等信息。然 后,利用这些数据训练机器学习模型,如深度神经网络或强化学习模型。通过不断自我 学习和优化,机器人逐渐提高路径规划的准确性和效率。这种方法具有很高的自适应性,
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物流行业中的轨迹规划与生成
总结词
在物流行业中,工业机器人被用于自动化仓 库、拣选、装卸等环节,轨迹规划与生成技 术能够提高机器人的作业效率和准确性,降 低人工成本和出错率。
详细描述
自动化仓库是物流行业中的重要组成部分, 工业机器人通过精确的轨迹规划能够快速、 准确地完成货物的拣选、搬运和装卸工作。 此外,在快递分拣环节中,工业机器人也能 够高效地完成包裹的分拣和分类工作,提高 物流效率。
工业机器人的轨迹规划与生成
目录
• 工业机器人概述 • 轨迹规划技术 • 工业机器人路径生成 • 工业机器人轨迹生成 • 工业机器人轨迹规划与生成的应用案例
01 工业机器人概述

空间目标异动感知定义

空间目标异动感知定义

空间目标异动感知定义1. 引言空间目标是指在地球轨道上运行的人造卫星、空间飞行器以及其他空间器件。

随着航天技术的发展和应用的广泛,对空间目标的监测和感知变得越来越重要。

空间目标异动感知是指通过各种手段和技术对空间目标的位置、姿态、运动状态以及其他相关参数进行实时监测和感知的能力。

本文将对空间目标异动感知的定义、技术手段以及应用进行全面详细的介绍。

2. 空间目标异动感知的定义空间目标异动感知是指通过使用各种传感器、观测设备以及数据处理和分析技术,对空间目标的位置、姿态、运动状态等信息进行实时监测和感知的能力。

空间目标异动感知的目的是为了实现对空间目标的精确定位和跟踪,及时发现并监测空间目标的异常行为,以确保空间目标的安全运行和有效利用。

3. 空间目标异动感知的技术手段空间目标异动感知可以通过多种技术手段实现,主要包括以下几种:3.1 光学观测光学观测是通过使用光学设备对空间目标进行观测和感知的一种常用技术手段。

光学观测可以通过望远镜、光学相机等设备获取空间目标的图像和视频数据,通过对图像和视频数据的处理和分析,可以得到空间目标的位置、姿态、运动状态等信息。

3.2 雷达观测雷达观测是通过使用雷达设备对空间目标进行观测和感知的一种常用技术手段。

雷达观测可以通过发射和接收电磁波来获取空间目标的位置、速度、运动轨迹等信息。

雷达观测具有高分辨率、全天候工作等优点,可以在各种天气条件下对空间目标进行监测和感知。

3.3 卫星遥感卫星遥感是通过使用卫星传感器对地球表面和大气层进行观测和感知的一种常用技术手段。

卫星遥感可以通过获取地球表面的图像和数据来间接感知空间目标的位置、姿态、运动状态等信息。

卫星遥感具有广域覆盖、高分辨率等优点,可以实现对大范围空间目标的监测和感知。

3.4 无线电测向无线电测向是通过使用无线电设备对空间目标进行观测和感知的一种常用技术手段。

无线电测向可以通过接收和分析空间目标发射的无线电信号来获取其位置、方向、信号强度等信息。

航测数据处理流程

航测数据处理流程

航测数据处理流程航测数据处理是航空摄影测量的重要环节,是将通过航空摄影测量获取的飞行图像数据转化为具有可操作性的地图和空间数据的过程。

航测数据处理主要包括图像质量控制、摄影测量解算、正射校正、数字高程模型生成以及数据融合等多个环节。

本文就航测数据处理流程进行详细介绍。

一、航测数据处理流程概述航测数据处理流程通常包括数据预处理、图像匹配、通条解算、正射纠正、高程模型生成、数据融合等多个步骤。

整个流程可以分为如下几个环节:1、数据预处理:数据预处理主要是为了提高数据质量,包括数据分类、整边校正、影像增强、降噪等。

数据预处理可以优化摄影测量后的数据质量,提高空间数据的精度和可靠性。

2、图像匹配:图像匹配是将航拍飞行图像通过自动图像匹配软件生成几何位置之间的对应关系。

图像匹配能够实现对周围环境的三维信息和几何结构分析,从而为后续工作提供数据基础。

3、通条解算:通条解算是指通过基于像对几何关系对所有图像块进行比对计算,以得到它们之间的三维空间相对位置的过程。

在通条解算阶段可以根据像对的特征实现点提取、匹配和筛选,并生成相应的几何模型。

4、正射纠正:正射纠正是指将采集到的图像几何校正并映射到实地坐标系上的过程,从而实现像素到地面的映射关系。

正射纠正的主要目的是消除图像的倾斜和形变,提高空间数据的精度和空间精度。

5、高程模型生成:高程模型生成是指将航测数据通过数字方法融合,形成真实世界中具有高程信息的三维模型的过程。

高程模型生成可以通过数字表面模型饱和模型、数字高程模型等方式实现高度信息提取。

6、数据融合:数据融合是指将多源数据包括军测、货车生产、土地测量等在内融合在一起,生成综合的地理信息数据库的过程。

数据融合包括各种空间数据的深度和信息整合,提供更高质量的数据输出产品。

二、数据预处理数据预处理是为了提高数据质量,可以包括数据分类、整边校正、影像增强、降噪等。

在数据预处理中,还需要实现数据的图像筛选、质量控制和标定。

机器人学导论第7章-轨迹的生成

机器人学导论第7章-轨迹的生成

将已知条件带入式(7-6),可以得到
a0 15.0 a1 0.0 a2 20.0 a3 4.44
(7 - 7)
根据式(7-3)和(7-4),可以得到
θ(t) = 15.0 + 20.0t 2 - 4.44 t3 θ (t) = 40.0t - 13.33t 2 θ(t) = 40.0 - 26.66t
(7 -13)
在一个时间段内,每个三次曲线的起始时刻为t 0 ,终止时
刻为 t t fi ,其中 i 1 或 i 2
施加的约束条件为
θ0 = a10
θν
=
a10
+ a11t f 1
+
a12
t
2 f1
+
a13
t
3 f1
θ ν = a 20
θg
=
a 20
+ a 21t f 2
+
a
22
t
2 f2
减 速 。 7-8 ( b ) 所 示
的轨迹, θ 相当小,
以致直线段几乎消失。
具有中间点的路径与抛物线拟合的线性函数
图7-9所示,为某个关节在关节空间的一组中间点,中间点之间使用线性函数相连,而 各中间点附近使用抛物线拟合。
例7.2 试求解两个三次曲线的系数,使得两线段连成的样条曲线在中间点处具有连续的 加速度,假设起始角为 θ0,中间点为 θv,目标点为 θg。
第一个三次曲线为
(t ) a10 a11t a12t 2 a13t 3
第二个三次曲线为
(7 -12)
(t ) a20 a21t a22t 2 a23t 3
第7章 轨迹的生成
7.1 概述 7.2 关于路径描述的路径生成的综述 7.3 关节空间规划方法 7.4 笛卡尔空间规划方法 7.5 笛卡尔空间路径的几何问题 7.6 路径的实时生成 7.7 使用机器人编程语言描述路径 7.8 使用动力学模型的路径规划 7.9 无碰撞路径规划
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2019年4月第37卷第2期西北工业大学学报JournalofNorthwesternPolytechnicalUniversityApr.Vol.372019No.2://doi.org/10.1051/jnwpu/20193720378收稿日期:2018⁃05⁃10作者简介:陈尔康(1991 ),哈尔滨工业大学博士研究生,主要从事飞行器动力学与控制研究㊂空间目标的轨迹和姿态数据生成陈尔康,高长生,荆武兴(哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江哈尔滨㊀150001)摘㊀要:针对空间目标的轨迹和姿态数据生成问题,对各类空间目标的特性进行了深入的分析,将其基准弹道分为4种类型并分别给出了设计方法,在此基础之上建立了分导弹道设计方法,该方法无需长时间的准备工作,大大简化了系统仿真的工作量㊂此外为模拟中段目标的微动特性建立了由微动特征量直接计算姿态数据的姿态数据生成方法,该方法无需进行积分计算,加快了计算速度㊂最后对以上方法进行了仿真验证㊂仿真结果表明,提出的方法能够在10s内生成准确命中目标的四类基准弹道和分导弹道㊂此外,生成的姿态数据能够反映中段目标的微动特性,数据生成耗时短且无需事先准备工作,能够较好地满足系统仿真的要求㊂关㊀键㊀词:系统仿真;弹道导弹;发射诸元;微运动;轨迹和姿态;空间目标;数据生成中图分类号:TJ761.3㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1000⁃2758(2019)02⁃0378⁃08㊀㊀弹道导弹在空间中[1]会释放出包括弹头㊁诱饵㊁碎片在内的多种空间目标,这些目标形成了目标群㊂在攻防对抗系统仿真中不论是对目标群进行跟踪㊁识别还是拦截,都需要其较为精确的轨迹[2]和姿态数据,因此对空间目标的轨迹和姿态数据生成方法进行研究是非常必要的㊂在大多数相关研究中,目标的轨迹数据一般根据椭圆弹道原理计算得到[3⁃4]㊂但这类方法忽略了地球扁率和自转的影响,生成的轨迹数据不够精确㊂与真实场景类似,目标的弹道由发射诸元确定,因此轨迹数据生成问题实际上是发射诸元的计算问题[5⁃6]㊂发射诸元的计算方法主要有弹道积分㊁对射表拟合㊁解析算法[7⁃8]和轨迹优化[9]等,但这些方法在计算诸元之前需要进行大量的计算作为准备㊂除此之外,目标群还还包括分导弹头和诱饵㊂这类目标在中段由母舱释放并作被动飞行[10],因此只需计算出释放后的初始状态即可得到轨迹数据㊂诱饵的初始状态可根据其具体类型设定释放相对速度矢量后计算得到㊂而分导弹头的初始状态则需满足命中指定目标点的要求,需按照一定的分导策略进行计算[11]㊂文献[12]对若干种不同分导策略进行了研究并得出了最优分导策略㊂文献[13]则应用极小值原理推导了分导速度增量的近似解析解,但无法得到能够精确命中设定目标的轨迹数据㊂随着诱饵技术的不断发展,单纯的轨迹信息难以识别出真弹头,必须考虑目标运动细节信息[14]㊂文献[15⁃16]将目标除质心平动以外的微小运动定义为微动并分析了其特点,建立了振动㊁旋转㊁翻滚和锥旋四类典型微动的模型,并发展成为中段目标识别的重要手段[17]㊂但相关研究只关注雷达信号的结果,缺少对目标姿态数据生成方法的研究㊂本文从目标数据生成的角度出发,根据弹道导弹的动力学特性和飞行程序设计了4种类型的基准弹道并给出了对应的诸元计算方法㊂并在此基础之上,提出了一种分导弹头最优速度增量的实时计算方法㊂最后针对目标的微动特性,设计了姿态数据的快速生成算法㊂1㊀数学模型1.1㊀质心运动模型考虑地球扁率和自转,在发射系内建立弹道导弹质心的运动模型[18]如下̇ρ=vṁv=P+R+mg-mae-mak{(1)第2期陈尔康,等:空间目标的轨迹和姿态数据生成式中,ρ为导弹相对发射系的位置;v为导弹相对发射系的速度;P为推力;R为气动力;g为引力加速度;ae为牵连加速度;ak为哥氏加速度㊂气动力在速度坐标系中分解为如下形式R=-XYZéëêêêùûúúú=-CxqSCαyqSαCαyqSβéëêêêêùûúúúú(2)㊀㊀引力加速度沿地心矢径r方向和地球自转角速度ωe矢量方向分解如下g=grr+gωeωe(3)式中,gr和gωe的表达式分别为gr=-μr21+J2aeræèçöø÷2(1-5sin2φ)éëêêùûúúgωe=-2μr2J2aeræèçöø÷2sinφìîíïïïïï(4)式中,μ为地球的引力常数;r为地心距;ae为地球赤道平均半径;J2为带谐系数;φ为地心纬度㊂1.2㊀主动段飞行程序弹道导弹的轨迹主要由其主动段决定,由于弹道导弹的轨迹近似位于射面以内,因此其飞行程序主要由其俯仰角变化规律决定㊂工程上将其主动段飞行程序分为3段[18]:第1段为垂直上升段,导弹俯仰角保持90ʎ不变㊂第2段为转弯段,该段内攻角变化规律如下:α(t)=-4αme-α(t-t1)(1-e-α(t-t1))0,t1<t<t2,t2<t<t3{(5)式中,αm为攻角绝对值的最大值,称为限制攻角㊂第3段为瞄准段,此段中攻角保持固定值αx不变,称为瞄准角㊂2㊀基准弹道设计2.1㊀弹道类型分析在没有瞄准段能量管理,即瞄准角为零的情况下,导弹的射程随限制攻角的增大呈现先增大后减小的变化趋势㊂因此某个中间射程会对应2个限制攻角值,但这两个值所对应的弹道高度是不一样的,一高一低,分别对应高弹道和低弹道㊂而在瞄准角不为零时,弹道高度下压,起到了调整弹道高度的作用,称为固定高度弹道㊂此外,同一个射程对应着多个限制攻角和瞄准角的组合,其中存在导弹关机点机械能最小的组合,该组合对应的弹道即为最小能量弹道㊂2.2㊀发射诸元计算方法考虑到弹道导弹主要在射面内飞行且其射程随限制攻角先增大后减小的特点,采用大步长遍历粗搜索与精确迭代相结合的方法计算发射诸元,如图1所示㊂首先通过球面三角算出发射方位角的粗搜索值,然后进行限制攻角和发射方位角的遍历,最后通过精确迭代计算出发射诸元㊂图1㊀发射诸元计算流程3㊀分导弹道设计3.1㊀理论分析为便于分析和仿真计算,本文采用脉冲变轨的方式并忽略再入段㊂这样分导弹道的设计就简化为经典Lambert问题[19]㊂由分导点扫过地心角θ至目标点的时间ΔT可由拉格朗日转移时间方程表示[20]μa3ΔT=α-β-(sinα-sinβ)(6)式中,μ为引力常数;a为轨道半长轴;α和β为拉格朗日参数,cosα=1-s/a,cosβ=1-(s-c)/a,s=(rk+rb+c)/2,c为分导点与目标点之间的距离㊂㊃973㊃西㊀北㊀工㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报第37卷因此飞行时间ΔT与半长轴a之间的关系如图2所示㊂图2㊀ΔT与a的关系在ΔT<ΔTm时,ΔT随a增大而单调递减;在ΔT>ΔTm时,ΔT随a增大而单调递增㊂而轨道偏心率为[19]e=1-4(s-rk)(s-rb)c2sin2α+β2æèçöø÷éëêêùûúú1/2(7)㊀㊀记分导点处基准弹道的速度为vc1,分导弹道的速度为v1,则机动速度增量为ΔV=v21+v2c1-2v1vc1cosφ1(8)式中φ1=arctanesinf11+ecosf1æèçöø÷㊀cosf1=a(1-e2)-rkerk㊀㊀因此增速ΔV与半长轴a之间的关系如图3所示㊂图3㊀ΔV与a的关系由图2和图3可知:在ΔT<ΔTm时,ΔV随a增大先减小后增大;在ΔT>ΔTm时,ΔV随a增大而单调递增㊂因此存在飞行时间ΔTvmin使得增速ΔV最小ΔV(ΔTvmin)=minΔV(ΔT)(9)3.2㊀增速计算方法根据3.1节的分析结果,本文设计了一种搜索最小增速的双层迭代策略㊂对某一固定飞行时间,构造如下指标函数J(X)=(GT(X)TG(X)(10)式中,G(X)为残差,取为G(ΔVx,ΔVy,ΔVz)=[rbx-rfx,rby-rfy,rbz-rfz]T(11)式中,[rbx,rby,rbz]T为b点的地心矢径,[rfx,rfy,rfz]T为分导弹头由分导点K飞行ΔT时间后的地心矢径㊂采用如下迭代格式使(12)式中指标最小Xk+1=Xk-A-1B(12)式中A=(∂G(Xk))T∂Xk∂G(Xk)∂XkB=(∂G(Xk))T∂XkG(Xk)ìîíïïïïï(13)经过迭代后可得增速为ΔV(ΔT)=ΔV2x+ΔV2y+ΔV2z(14)对于外层迭代,在增速最小时有ΔVᶄ(ΔT)=0(15)运用牛顿迭代法有迭代公式ΔTk=ΔTk-1-ΔVᶄ(ΔTk-1)ΔVᵡ(ΔTk-1)(16)㊀㊀如此反复迭代即可计算得到最小增速ΔVmin及其对应的飞行时间ΔTvmin㊂4㊀微动姿态数据生成4.1㊀理论分析由于中段目标一般为自旋稳定,因此其微动特征主要是其受干扰力矩作用产生的进动㊂在释放过程中,中段目标会受到冲量Q的作用[21],可将其按横向和纵向分解为Qt=QcosηQc=Qsinη{(17)式中,η为冲量Q与目标对称轴的夹角㊂进动周期和进动角为㊃083㊃第2期陈尔康,等:空间目标的轨迹和姿态数据生成T=2πItIzIzQ2cos2η+I2sQ2cot2ηθ=arctanIzsinηIscosηæèçöø÷ìîíïïïïïï(18)式中,It为目标横向转动惯量,Is为目标纵向转动惯量㊂由(17)式和(18)式可知,虽然进动特性涉及参数很多,但主要特征为进动周期和进动角㊂因此数据生成算法应根据这2个量生成目标的姿态数据㊂4.2㊀姿态数据计算方法在仿真中目标姿态一般以相对于地球固联坐标系姿态角的形式给出,具体如图4所示㊂其中o-XEYEZE为地球固联坐标系,o-x1y1z1为目标的弹体坐标系,ψe为偏航角,ϕe为俯仰角㊂而滚转角γe为oz1轴与ox1轴㊁oZE轴所确定平面的夹角㊂由于本文考虑的目标均做自旋运动,因此根据自旋角速度计算滚转角即可㊂图4㊀姿态示意图记沿ox1㊁oy1轴的单位向量为i,j,经坐标转换后在地固系的坐标分别为[ixe,iye,ize]T㊁[jxe,jye,jze]T㊂则俯仰角㊁偏航角为ϕe=arcsinizeψe=arctaniyeixeìîíïïïï(19)㊀㊀为便于计算建立角动量惯性坐标系,以角动量方向(即进动轴方向)为X轴,任意选择与X轴构成右手坐标系的Y轴和Z轴㊂与体系间的姿态角分别为进动角θ㊁章动角ψ和自转角ϕ㊂体系到角动量惯性系的坐标变换矩阵为Cp1=cosθsinϕsinθsinθsinψcosϕcosψ-sinϕcosθsinψ-sinθcosψcosϕsinψ+sinϕcosθcosψéëêêêcosϕsinθ-sinϕcosψ-cosϕcosθsinψ-sinϕsinψ+cosϕcosθcosψùûúúú(20)㊀㊀角动量惯性系到释放瞬时弹体系的坐标转换矩阵为Cap=cosθ0-sinθsinθsinβcosβcosθsinβsinθcosβ-sinβcosθcosβéëêêêùûúúú(21)㊀㊀释放瞬时弹体系到地固系的转换阵为Cfa=cosϕecosψesinϕesinγecosψe-cosγesinψecosϕesinψesinϕesinγesinψe+cosγecosψesinϕesinγecosϕeéëêêêê-cosγesinϕecosψe+sinγesinψe-cosγesinϕesinψe-sinγecosψecosγecosϕeùûúúúú(22)㊀㊀释放瞬时地固系到地固系的转换关系只与自转角λ=ωeΔT有关Cef=cosλsinλ0-sinλcosλ0001éëêêêùûúúú(23)㊀㊀由以上坐标变化关系可计算弹体系到地固系的坐标转换矩阵Ce1=CefCfaCapCp1(24)㊀㊀至此已求出了i,j在地固系中的坐标,代入(19)式即可计算出姿态角㊂5㊀仿真分析5.1㊀基准弹道设计对基准弹道设计方法进行仿真验证,以某导弹为仿真对象,发射点设为(155.462ʎW,19.653ʎN),目标点设为(116.395ʎE,39.922ʎN),初步计算目标射程为8481.88km㊂本文提出方法(方法1)的弹道设计结果分别如表1和图5所示㊂为便于比较,文献[8]中方法(方法2)的弹道设计结果如表2所示㊂㊃183㊃西㊀北㊀工㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报第37卷表1㊀基准弹道设计结果(方法1)弹道类型纵程偏差/m横程偏差/m弹道高度/km限制攻角/ʎ瞄准角/ʎ发射方位角/ʎ计算时间/s高弹道8.360.81861.56.740-56.133.221低弹道40.252.78659.29.990-55.352.536固定高度10.840.97968.19.135.75-55.437.189最小能量19.431.621305.97.1710.85-55.786.723表2㊀基准弹道设计结果(方法2)弹道类型纵程偏差/m横程偏差/m弹道高度/km限制攻角/ʎ瞄准角/ʎ发射方位角/ʎ计算时间/s高弹道10.210.421870.06.750-56.14207.490+0.904低弹道16.612.07662.19.980-55.35207.490+0.827固定高度12.091.14965.49.135.74-55.43207.490+1.179最小能量22.371.941295.17.1810.84-55.77207.490+1.047图5㊀基准弹道由表1和表2可知,2种方法计算出的诸元非常相近,说明本文提出的方法能够给出足够准确的弹道数据㊂而在计算时间上,虽然方法2的迭代时间小于方法1的总耗时,但方法2事先需要大量时间计算弹道进行拟合,在处理不同的多个发射点时计算耗时会进一步增大,因此方法1在应用灵活性和计算耗时上优于方法2㊂由图5,4种类型的弹道均以较高的精度命中目标点,且由于弹道类型不同其弹道高度也不同,其中固定高度弹道和最小能量弹道的弹道高度位于高弹道和低弹道之间㊂5.2㊀分导弹道设计以5.1节中的高弹道为基准弹道进行分导弹道设计的仿真㊂设置分导时刻为发射后350s,分导目标点为(117.216ʎE,39.128ʎN),设计结果如图6所示㊂其中横程偏差为0.8m,纵程偏差为8.36m,计算耗时为0.894s㊂利用最优分导方法计算分导弹道,其横程偏差为35.4m,纵程偏差为247.6m,计算耗时为0.115s㊂虽然该方法计算耗时更短,但由于该方法未使用精确模型迭代计算,因此精度不如本文提出的方法,难以用于系统仿真中㊂图6㊀分导弹道可以看到分导弹道以较小偏差命中分导目标点,且计算耗时较少,能够满足仿真需求㊂5.3㊀姿态数据生成同样以5.1节中的高弹道为基准弹道进行诱饵姿态数据生成的仿真㊂设置进动角为4ʎ,自旋周期为0.1s,锥旋周期为0.5s,释放时间为发射后400s㊂分别使用本文方法(方法1)和传统的姿态动力学方程积分方法(方法2)计算姿态数据,仿真结果如图7和图8所示㊂图7㊀偏航角可以看到本文提出的方法与直接积分动力学方㊃283㊃第2期陈尔康,等:空间目标的轨迹和姿态数据生成图8㊀俯仰角程的计算结果一致,但本文方法无需进行积分计算,在计算时间上有优势,适于系统仿真使用㊂6㊀结㊀论以系统仿真中的目标数据生成为研究对象,考虑仿真的特点,对各类目标的特性进行分析并建立了相应的模型,给出仿真数据的生成方法:1)根据导弹飞行程序特点和弹道特性将基准弹道分为4类,并设计了相应的弹道诸元计算方法㊂该方法将诸元计算分为粗搜索和精搜索两部分,无需事先准备工作即可快速准确地生成基准弹道数据㊂仿真结果表明,该方法能够生成准确的轨迹数据;虽然总计算耗时大于传统方法,但传统方法在迭代前的准备工作需要耗费大量时间,而本文提出的方法并不需要任何准备工作,因此该方法能够更好地满足系统仿真的要求㊂2)将分导弹道的设计问题转化为Lambert问题,分析了飞行时间与分导增速的关系㊂基于此关系,提出了一种最小增速分导弹道规划方法㊂这一两层迭代算法能够计算处分导弹头的最小增速㊂利用这一增速即可计算出分导弹头的弹道数据㊂与传统方法相比,该方法虽然计算耗时小幅增加,但精度明显提高,更适合系统仿真使用㊂3)分析了中段目标的姿态微动特性,设计了一种通过坐标转换矩阵计算姿态数据的方法,能够快速准确的生成包含目标微动特性的姿态运动数据㊂仿真结果表明,该方法计算得到的姿态数据与动力学模型积分计算的结果一致,能够准确反映目标微动特性,且计算耗时短,使用方便,符合仿真的要求㊂参考文献:[1]㊀谷良贤,龚春林,郝波.动能拦截器姿控与轨控方案设计及仿真[J].西北工业大学学报,2007,25(3):402⁃405GULiangxian,GONGChunlin,HAOBo.DesignandSimulationofKKVControlScheme[J].JournalofNorthwesternPolytech⁃nicalUniversity,2007,25(3):402⁃405(inChinese)[2]㊀左家亮,杨任农,张滢,等.分布式半实物环境实时弹道仿真步长自适应研究[J].兵工学报,2015,36(4):653⁃659ZUOJialiang,YANGRennong,ZHANGYing,etal.ResearchontheStepSizeofReal⁃TimeSelf⁃AdaptationTrajectorySimula⁃tioninDistributedHardware⁃in⁃LoopEnvironment[J].ActaArmamentarii,2015,36(4):653⁃659(inChinese)[3]㊀顾铁军,刘健,聂成.反TBM作战仿真中TBM弹道的生成[J].现代防御技术,2001,29(4):23⁃25GUTiejun,LIUJian,NIECheng.GenerationofTBMᶄsTrajectoryintheSimulationofAnti⁃TBMBattle[J].ModernDefenceTechnology,2001,29(4):23⁃25(inChinese)[4]㊀曹敏,刘永祥,黎湘.弹道导弹轨迹参数生成技术研究[J].电光与控制,2004,11(2):35⁃37CAOMin,LIUYongxiang,LIXiang.StudyonGenerationofTrajectoryParametersforBallisticMissiles[J].ElectronicsOptics&Control,2004,11(2):35⁃37(inChinese)[5]㊀张涛,申军,马瑞萍,等.弹道导弹诸元准备研究[J].导弹与航天运载技术,2009,304(6):16⁃18ZHANGTao,SHENJun,MARuiping,etal.ResearchonFiringDataPreparationforBallisticMissile[J].MissilesandSpaceVehicles,2009,304(6):16⁃18(inChinese)[6]㊀ROHWE,KIMY.TrajectoryOptimizationforMulti⁃StageLaunchVehicleUsingTimeFEMVersusCollocation[C]ʊProceed⁃ingsofAIAAGuidance,NavigationandControlConferenceandExhibit,Portland,1995:1⁃5[7]㊀ROBERTSONRE.OblatenessCorrectiontoImpactPointsofBallisticRockets[J].JournalofFranklinInstitute,1959,27(12):456⁃481[8]㊀韦文书,荆武兴,高长生.机动发射的弹道导弹飞行诸元的快速计算[J].哈尔滨工业大学学报,2012,44(11):7⁃12WEIWenshu,JINGWuxing,GAOChangsheng.ARapidMethodforFlightProgramDesignoftheBallisticMissileLaunchedon㊃383㊃㊃483㊃西㊀北㊀工㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报第37卷MobilePlatform[J].JournalofHarbinInstituteofTechnology,2012,44(11):7⁃12(inChinese)[9]㊀闫晓东,吕石,贾晓娟.固体助推火箭助推段能量管理分析[J].西北工业大学学报,2013,31(4):584⁃589YANXiaodong,LYUShi,JIAXiaojuan.EnergyManagementAnalysisofAscentPhaseforSolidRocketBooster[J].JournalofNorthwesternPolytechnicalUniversity,2013,31(4):584⁃589(inChinese)[10]郦苏丹,任萱.大气层外诱饵释放研究[J].宇航学报,2001,22(2):100⁃105LISudan,RENXuan.ResearchofReleasingDecoyOutsideAtmosphere[J].JournalofAstronautics,2001,22(2):100⁃105(inChinese)[11]GREENEAD.Design,ImplementationandUseoftheMIRVExperimentalCompilerforComputerArchitectureResearch[D].AnnArbor,UniversityofMichiganDissertationAbstractsInternational,2003[12]徐勤,刘昆,高佳一,等.分导飞行器试验运载火箭分导策略研究[J].航天控制,2015,33(2):50⁃55XUQin,LIUKun,GAOJiayi,etal.StudyonIndependently⁃TargetedStrategyofMIRVFlightbyLaunchVehicle[J].Aero⁃spaceControl,2015,33(2):50⁃55(inChinese)[13]薛沛丰.多弹头最优分导程序的选择[J].国防科技大学学报,1983,5(1):21⁃37XUEPeifeng.ChoiceofOptimalMultipleIndependentlyTargetedProgramming[J].JournalofNationalUniversityofDefenseTechnology,1983,5(1):21⁃37(inChinese)[14]杨有春,童宁宁,冯存前,等.弹道目标中段平动补偿与微多普勒提取[J].宇航学报,2011,32(10):2235⁃2241YANGYouchun,TONGNingning,FENGCunqian,etal.TranslationCompensationandMicro⁃DopplerExtractionofBallisticTargetinMidcourse[J].JournalofAstronautics,2011,32(10):2235⁃2241(inChinese)[15]CHENVC,LIFY,HOSS,etal.Micro⁃DopplerEffectinRadarPhenomenon,ModelandSimulationStudy[J].IEEETransonAerospaceandElectronicSystems,2006,42(1):2⁃21[16]CHENVC.DopplerSignaturesofRadarBackscatteringfromObjectswithMocro⁃Motions[J].IETSignalProcessing,2008,2(3):291⁃300[17]许丹,田波,冯存前,等.基于自适应融合的弹道目标空间位置重构[J].北京航空航天大学学报,2017,43(6):1216⁃1223XUDan,TIANBo,FENGCunqian,etal.SpacePositionReconstructionofBallisticTargetBasedonAdaptiveFusion[J].Jour⁃nalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstrounautics,2017,43(6):1216⁃1223(inChinese)[18]孙乐园,贾如岩,杨枝山,等.重型运载火箭轨迹/总体参数一体化优化方法[J].西北工业大学学报,2016,34(6):1101⁃1107SUNLeyuan,JIARuyan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