基于Lyapunov方法的非合作目标接近与视线跟踪
基于Lyapunov稳定性理论的移动机器人轨迹跟踪控制
基于Lyapunov稳定性理论的移动机器人轨迹跟踪控制作者：张明扬郭海峰来源：《电脑知识与技术》2021年第05期摘要：针对非完整轮式移动机器人的高度强耦合、欠驱动非线性动力学模型，设计了运动学控制器以及动力学力矩控制器，使得移动机器人轨迹能够跟踪理想轨迹。
这种方法的实质是首先设计虚拟速度控制器，输出速度的期望值，然后设计基于模型的力矩控制器。
最后通过simulink软件对所设计的系统进行仿真，结果表明对于非完整机器人的轨迹跟踪这种控制方法效果较好。
关键词：非完整移动机器人;虚拟速度控制器;轨迹跟踪Abstract：In view of the nonholonomic wheeled mobile robot’s high-intensity coupling and underdrive nonlinear dynamic model， the speed controller and dynamic torque controller are designed， to optimize trajectory tracking. The nature of this method is to design the virtual speed controller first， output the expected speed and then design the model-based torque controller. Lastly， simulation conducted through simulink shows that this control method delivers a better result for nonholonomic robots.Key words： nonholonomic mobile robot; virtual speed controller; trajectory tracking非完整輪式机器人在国防和民用领域都有着广泛应用。
《2024年基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》范文
《基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）的普及应用已涉及众多领域，包括但不限于军事侦察、目标跟踪、城市规划等。
为了进一步推动无人机的应用发展，目标识别与跟踪技术成为研究的热点。
基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术是其中重要的一环，本文将针对这一技术进行深入的研究与探讨。
二、无人机目标识别技术的概述无人机目标识别技术主要是通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器捕捉到的图像或视频信息进行目标特征的提取与识别。
识别技术通常依赖于计算机视觉算法，通过分析图像中目标物体的特征信息，如颜色、形状、纹理等，进而进行目标物体的识别。
这些技术常应用于交通监控、安保等领域。
三、基于视觉感知的目标识别关键技术1. 特征提取技术：利用计算机视觉算法，对捕捉到的图像或视频进行特征提取，包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。
这些特征是目标识别的关键信息。
2. 深度学习技术：深度学习在目标识别中发挥着重要作用，通过训练大量的数据集，使模型能够自动学习到目标的特征信息，提高识别的准确率。
3. 目标跟踪技术：结合图像处理技术和机器学习算法，对目标进行实时跟踪，保证无人机在复杂环境下仍能准确识别和跟踪目标。
四、基于视觉感知的无人机目标跟踪技术研究无人机目标跟踪技术是在目标识别的基础上，对目标进行实时跟踪。
这需要无人机具备较高的计算能力和稳定的控制能力。
在跟踪过程中，无人机需要实时分析图像信息，根据目标的运动轨迹和速度等信息，调整自身的飞行轨迹和姿态，以保持对目标的稳定跟踪。
五、研究现状与挑战目前，基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术已取得了一定的研究成果。
然而，在实际应用中仍面临诸多挑战。
例如，在复杂环境下，如何提高识别的准确性和稳定性；如何降低计算复杂度，提高实时性；如何实现多目标的快速切换与跟踪等。
六、未来研究方向与展望1. 深入研究深度学习算法，提高目标识别的准确性和实时性。
基于Lyapunov方法的轮式移动机器人全局轨迹跟踪控制
Ｕｓｎ ｈ ｓｃ ｎ ｒ ｌ ｔ ｏ ｉ ｇ ｔ ｉ ｏ ｔｏ ｈ ｄ，ｔ ｅｒ ｆ ｒ ｎ ｅ ｔａｅ ｔ ｒ ｓａ ｃ ｒ ｔ ｌ ｒ ｃ ｅ ．Ｍｅ ｎ ｉ ｍｅ ｈ ｅ ｅ ｅ ｃ ｒ ｊｃ ｏ ｙ ｉ ｃ ｕ ａ ｅｙ ｔａ ｋ ｄ ａ ｗｈｌ ｅ，ｓａ ｉ ｔ ｆｔ ｅｒ ｌ ｔ ｂｌ ｙ ｏ ｈ ｕｅ ｉ
—
用 反 演方 法设 计 控制 律 ， 免 了 以前采 用 线性 化方 避
口
法 处理 非线 性 问题 带来 的 局部稳 定 特性 。 文献 ［ ］ ４ 利
Ｋｅ ｏ ｄ ： ｅ ｌｄ ｍｏ ｉ ｏ ｏ ， ｙ ｐ ｎ ｖ ｆ ｎ ｔｏ ｇｏ ａ ｓ ｍｐ ｏ ｉａｌ ｔｂ ｅ ｔａｅ ｔ ｒ ｒ ｃ ｉｇ ｙ ｗ ｒ ｓ ｗｈ ｅｅ ｂ ｌ ｒ ｂ ｔ Ｉ ａ ｕ ｏ ｕ ｃ ｉｎ， ｌ ｂ ｌａ ｙ ｔ ｔ ｌ ｓａ ｌ ，ｒ ｊｃｏ ｙ ｔａ ｋ ｎ ｅ ｃ ｙ
ｆ ｒ Ｗ ｈ ｅ ｅ ｏ ｉｅ Ｒｏ ｏ ｏ ｅ ｌ ｄ Ｍ ｂ ｌ ｂ ｔ
ＺＨＡＯ ｏ。 Ｕ ｉ — ｏｎ ＺＨ Ｏ Ｕ ａ ｇ— ｏｎ Ｔａ Ｉ Ｉ Ｍ ｎｇ ｙ ｇ， Ｌｉ ｎ ｒ ｇ （ ｏｌｇｅｏ ｒｎ ，ｌｒ ｔ ｗｅｔＰｏｙｔｃ ｎ ｃ ｌＵｎ ｖ ｒ ｉｙ， ’ ｎ １０ ７ Ｃｈｉ ａ） Ｃ ｌｅ ｆ Ｍａ ｉ ｅ ￣ｏ ｈ ｓ ｒ ｌ ｅ ｈ ｉ ａ ｉ ｅ ｓｔ Ｘｉ ａ ７ ０ ２， ｎ Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｂａ ｅ ｏ ｗｈｅ ｌｄ ｓｄ ｎ ｅ ｅ ｍｏ ｌ ｒ ｂｏ ｂｉｅ ｏ ｔ’８ ｋｉ ｍａ ｉｓ’ ｍ ｏ ｌ ｔ ｏｕｇ ｄｅ ｉ ｎｉ ｔ ｃ ｍ ｐ ｅ ｎｅ ｔｃ ｄｅ ， ｈｒ ｈ ｓｇ ｎｇ ｈｅ ｏ ｌｘ ｔ ａ ｋｉ ｇ ｅ ｒ ａｒａ ｅ ｒ ｃ ｎ ｒ ｏｒｖ ｉｂｌ ｓ，ａ ｇ ｏ ｌａ ｙ ｐ ｏ ｉａ ｌ ｔ ｂ ｅ ｃ ｎｔ ｏ ｌ ｒｉ ｓ ｇ ｄ ｖｉ ａ ｎｏ ｒ ｃ ｔ ｏｄ． ｌ ｂａ ｓ ｍ ｔ ｔｃ ｌｙ ｓ ａ ｌ ｏ ｒ ｌｅ ｓ ｄｅ ｉ ｎｅ ａ Ｌｙ ｐｕ ｖ ｄｉｅ ｔｍｅ ｈ
基于Lyapunov方法和快速终端滑模的轨迹跟踪控制
基于Lyapunov方法和快速终端滑模的轨迹跟踪控制张扬名;刘国荣;刘洞波;刘欢【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2012(32)11【摘要】针对移动机器人的运动学模型,提出一种具有全局渐近稳定性的跟踪控制器.该跟踪控制器的设计分为两部分:第一部分是采用全局快速终端滑动模态的思想设计了角速度的控制律,用来渐近镇定移动机器人跟踪的前向角误差；第二部分是采用Lyapunov方法设计了线速度的控制律,用来渐近镇定移动机器人跟踪的平面坐标误差.采用Lyapunov稳定性定理,证明了移动机器人在满足这些控制律条件下,实现了对参考轨迹的全局渐近跟踪.实验结果表明移动机器人能够有效地跟踪期望轨迹,有利于在实际应用中推广.%In view of the kinematic model of mobile robot, a tracking controller of global asymptotic stability was proposed. The design of tracking controller was divided into two parts: The first part designed the control law of angular velocity by using global fast terminal sliding mode in order to asymptotically stabilize the tracking error of the heading angle;the second part designed the control law of linear velocity by using the Lyapunov method in order to asymptotically stabilize the tracking error of the planar coordinate. By combining Lyapunov stability theorem and two control laws, the mobile robot can track the desired trajectory in a global asymptotic sense when the angular velocity and the linear velocity satisfy these control laws. The experimental results showthat the mobile robot can track desired trajectory effectively. It is helpful for promoting the practical application.【总页数】4页(P3243-3246)【作者】张扬名;刘国荣;刘洞波;刘欢【作者单位】湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105;湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082;湖南工程学院电气信息学院,湖南湘潭411101;湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082;湖南工程学院电气信息学院,湖南湘潭411101;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105【正文语种】中文【中图分类】TP242.6【相关文献】1.基于Lyapunov方法的轮式移动机器人全局轨迹跟踪控制 [J], 赵涛;刘明雍;周良荣2.移动机器人的快速终端滑模轨迹跟踪控制 [J], 吴青云;闫茂德;贺昱曜3.对带有死区的机械臂系统的快速非奇异终端滑模轨迹跟踪控制 [J], 徐贵4.非奇异快速终端滑模及动态面控制的轨迹跟踪制导律 [J], 陈琦; 王旭刚5.基于快速终端滑模的机器人轨迹跟踪避障方法 [J], 曹志斌; 杨卫; 邵星灵; 刘宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
接近非合作目标的部分状态反馈姿轨联合控制
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ： Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎ ｖ ｅ ｓ ｔ ｉ ｇ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｏ ｎ－ ｏ ｒ ｂ ｉ ｔ ａ ｌ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｔ ｕ ｒ ｅ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｏ印 ・
ｐ ｒ ｏ ａ ｅ ｈ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｎ — ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ａ ａ ｕ ｔ ｏ ｎ ｏ ｍ ｏ ｕ ｓ ｗ ａ ｙ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ，ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｂ ｉ ｔ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｓ ｅ ｑ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｓ ｃ ｉ ｒ ｂ ｅ ｄ ｉ ｎ
ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ． — ｏ ｆ — － ｓ ｉ ｇ ｈ ｔ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｆ ｒ ａ ｍｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ａ ｔ ｔ ｉ ｔ ｕ ｄ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｓ ｅ ｑ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｓ ｃ ｉ ｒ ｂ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ Ｍｏ ｄ ｉ ｉ ｆ ｅ ｄ Ｒ ｏ ｄ ｒ ｉ ｑ ｕ ｅ ｓ Ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ －
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ａ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ ，Ｎ ｏ ｒ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｘ ｉ ’ ａ ｎ Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ ７ １ ０ ０ ７ ２， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
基于Lyapunov-MPC方法的非合作目标近距离抵近控制
第 63 卷第 2 期2024 年 3 月Vol.63 No.2Mar.2024中山大学学报（自然科学版）（中英文）ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS SUNYATSENI基于Lyapunov-MPC方法的非合作目标近距离抵近控制*杜兴瑞，孟云鹤，陆璐中山大学人工智能学院，广东珠海 519082摘要：针对航天器近距离视线抵近同时存在轨道与姿态机动的非合作目标特定方位控制问题，提出了一种基于控制Lyapunov函数（CLF）的模型预测控制方法（LMPC）。
首先，根据视线坐标系下的轨道动力学方程，建立了满足视线指向要求的航天器相对轨道动力学模型，并推导了期望轨道的解析表达式。
其次，利用MPC方法设计控制器进行在线优化控制，并通过纳入基于李雅普洛夫方法的非线性反步控制的显式特征，构建收缩约束式，以确保闭环稳定性。
接着，对基于LMPC的控制方法的递归可行性和闭环稳定性进行了证明。
最后，仿真结果证明了所设计的LMPC轨迹跟踪方法的有效性和鲁棒性。
关键词：非合作目标；近距离视线抵近；非线性动力学系统；控制Lyapunov函数；模型预测控制中图分类号：V19 文献标志码：A 文章编号：2097 - 0137（2024）02 - 0085 - 10Non-cooperative target proximity control based onLyapunov-MPC methodDU Xingrui， MENG Yunhe， LU LuSchool of Artificial Intelligence， Sun Yat-sen University， Zhuhai 519082， ChinaAbstract：A model predictive control method based on Lyapunov function （LMPC）is proposed to control the specific orientation of non-cooperative spacecraft with orbit and attitude maneuvers. Firstly，according to the orbital dynamics equation in the line-of-sight coordinate system，the relative orbital dynamics model of the spacecraft satisfying the requirements of line-of-sight direction is established，and the analytical expression of the expected orbit is derived. Secondly， the MPC method is used to de‐sign the controller for online optimization control， and the contraction constraint formula is constructedto ensure the closed-loop stability by incorporating the display features of the nonlinear backstepping control based on the Lyapunov method. Then，the recursive feasibility and closed-loop stability of LMPC based control method are proved. Finally， the simulation results prove the effectiveness and ro‐bustness of the proposed LMPC trajectory tracking method.Key words：non-cooperative target； close line of sight； nonlinear dynamic system； control Lyapunov function；model predictive controlDOI：10.13471/ki.acta.snus.2023B047*收稿日期：2023 − 07 − 09 录用日期：2023 − 08 − 02 网络首发日期：2023 − 09 − 26基金项目：国家自然科学基金（61673390）作者简介：杜兴瑞（1997年生），男；研究方向：智能控制；E-mail：****************通信作者：孟云鹤（1978年生），男；研究方向：智能控制；E-mail：*****************第 63 卷中山大学学报（自然科学版）（中英文）航天器的自主抵近控制是实现一系列空间近距离操作任务的关键技术，在空间态势感知、空间攻防、在轨服务等领域都有着广泛应用。
非合作目标追踪与相对状态保持控制技术研究
～ｈ 曲． 一～ 幽一 Ｕ＝ ＿ｕ 一协 ～一 差 星 ｄ ＿ 一 ～ 三 ∞ 盯 薹 ｍ
（． 京控 制工 程研究 所 ， 京 １０９ ； １北 北 ０ １０ ２ ．空 间 智 能 控 制 技 术 重 点 实 验 室 ， 京 １ ０ ９ ） 北 ０ １０
＿ 呈 Ｃｏ ｔ ｏ ｃ ｎｏ ｏ ｙ ｆ ｒ Ｒｅ ａ ｉ ｅ ｎ ｒ ｌＴｅ ｈ ｌ ｇ ｏ ｌ ｔｖБайду номын сангаас
Ｓ ａ ｅ ａ ｋｉ ｎ ｔ ｔ ｓ Ｔｒ ｃ ｎｇ ａ ｄ Ｈｏ ｄ ｎｇ ｔ ｌ ｉ ｏ Ｕｎｃ ０ ｒ ｔＶ ａ ｅ ｒ ｆ ０ ｐｅ ａ ｉ ｅ Ｓｐ ｃ ｃ ａ ｔ
停 的方法 研究 等 ． 以上 研 究 工作 主要 是 针 对 无摄 动 的圆轨 道卫 星 的悬停 进行 讨论 的．
本 文 在 考 虑 摄 动 影 响 下 引 入 动 力 学 模 型 ， 点 重
Ｉ ｔ ｌ ｅ ｔＣ ｎｒｌＬ ｂ ｒ ｔｒ Ｂ ｉｎ ０ ０， ｈｎ ｎｅ ｉ ｎ ｏ ｔ ａ ｏａｏｙ， ｅ ｉｇ １ １ Ｃ ｉａ） ｌｇ ｏ ｊ ０ ９
研 究 目标 接近 的路 径规 划 与控 制 问题 ．针对 悬停 状 态 下超 近距 离 控制 保持 的 问题设 计相 对轨 道控 制算 法 实 现 了近距 离悬停 的相对 轨道 精确 控制 ．
１ 相 对 轨道 动 力 学 数 学 描 述
假 设 目标 星 运 行 于 圆 轨 道 ， 择 参 考 轨 道 坐 标 选
要 ： 于考 虑 ＿ 摄 动 影 响的 改进 Ｈｉ 方 程数 学 基 ， ， ｌ ｌ
描 述 ， 最 优 机 动 问题 转 化 为 标 准 线 性 规 划 问 题 ， 将 为
非合作目标的自主接近控制律研究
２ 一 ２一
一 一
Ｅ＿ 。 ＋。 一 一）｝ Ｙ （ 二 ＋Ｃ ］ ｒ ５
（） ２
一
Ｅ ＂一 ｚ ＋ ｚ ＋ ３ Ｏ ） Ｙ ］／ 一 。
＋ ＋ 一 ２ 一
一 ～ 筹
式 一 中 √
表追星道速； ｒ 示轨角速。 示踪轨角度 ＿２表其道加度 ￣ ０
式 （） ２ 即为完 整 的相 对运动方 程 ，与 线性化 的 Ｃ—ｗ 方 程相 比，尽 管该方 程 的非线 性项 增加 了 设计控制 律 的复 杂程度 ，但 是却 能更精确 的描述相 对运动 ，并且具有 广泛 的适 用性 。另 一方 面 ，考
虑 到 目标 为非合 作 的，无 法得到 其轨道信 息 ，因此 选择坐标 系建立在 追踪 星上 ，根据 追踪星 自身的 轨道信息 以及测 量得到 的相对位 置 、速度信 息进行 控制律 的设计 。
态 能否 跟踪上 目标 将直 接关 系到任 务 能否完 成 。 本文 采用 建立 在轨道 坐标 系上 的相 对运 动方程 来设 计 自主接 近 的控 制律 ，这样 目标 星在 整个接
近 过程 中只需 要保 持对地 稳定 ，降低 了对姿态 控制 系统 的要 求 。根据完 整 的近距 离相对运 动 的非线 性方 程 ，采用 Ｌ ａ ｕ ｏ ｙ ｐ ｎ ｖ方法设 计 了 自主接 近的控 制律 。该 控制 律 既适 用 于交 会模 式 ，又适 用 于存 在一 定相 对速度 的拦 截模 式 。同时 ，针对 非合 作 目标存 在机 动的情 况 ，重新设 计 了控制律 ，使 之能
摘 要 主 要 研 究 了针 对 非 合 作 航 天 器 的 自主 交会 和 拦 截 两 种 接 近 模 式 的 控 制 律 。根 据
非 线性相 对运 动方程 ，采 用 李雅 普诺 夫 （ ｙ ｐ ｎ ｖ 旁 法设 计 了 自主 交会 的控 制律 ；并 对 Ｌ ａｕ ｏ ）
基于控制Lyapunov函数的履带式移动机器人轨迹跟踪
带式移 动机器 人的轨 迹跟踪 控制器 。考 虑到机器 人的运 动学 约柬 ，引入受 限策略 以保 证其 运动平滑 。仿真结果验 证了所设计 控制器的有效 性和正确性 。
０ 引言
移 动机 器 人越 来越 多地应 用 在星 球 表面探 测 、
地 震 或事 故 救 灾 现 场 、爆 炸 物处 理 及 战 场 侦 察救 援 等非 结 构 环 境 中，不 规 则 和不 平 坦 的地 形 是这 些 环境 的共 同特 点 ，这 种 地 形 使得 轮 式 移 动机 器 人 的 应用 受 到 限 制 。虽 然 腿 式 移动 机 器 人 能 够满 足 某 些 性 能 要 求 ，但 是 由于 其 结 构 自 由度 太 多 ， 控 制 比较 复杂 ，应 用也 受 到 一 定 的 限 制 。而 履带 式 移动 机 器 人 在 复 杂环 境 中具 有 良好 的通 用 性 能 和 越 野机 动 性 ，更 适合 执 行特 殊 任 务 ， 因此 履 带 式 移 动机 器 人 具 有 很高 的使 用 价 值及 广泛 的 应 用 前 景 …。 由于 履 带 式 移 动 机 器人 的动 力学 模 型 难 以进 行 精确 的描 述 ， 目前 对 于 轮 式机 器人 轨 迹 跟
本 文 首 先分 析 了履 带 式 移 动 机器 人 的运 动 特
图 ｌ 履带式移动机器人 速度分析
由图 ｌ可 知 ，该 履 带 式 移 动 机 器 人 的 前 进 速
度 仅 受 到 两 条履 带 驱 动 力 的影 响 ，机 器人 的 方 向 角仅 由该 驱动 力 的 不 同 而得 到 相 应 的输 入 角 速 度 来 控制 。令 ， ２ ９ 别表 示机 器人 左 右履 带 的角 ，（ 分 速 度 ，． ， 代表 履带 驱 动轮 半 径 。根 据 图 １的速度 分
基于深度学习的无人翼飞机目标识别与跟踪研究
基于深度学习的无人翼飞机目标识别与跟踪研究摘要：无人翼飞机（UAV）的普及和应用带来了一系列机器视觉的研究挑战，其中目标识别和跟踪是其中之一。
本文将探讨基于深度学习的无人翼飞机目标识别与跟踪的研究。
首先，我们将介绍深度学习在计算机视觉领域的应用；其次，我们将讨论无人翼飞机目标识别与跟踪的重要性和挑战；最后，我们将提出一种综合考虑目标检测和跟踪的深度学习方法，并探讨其在无人翼飞机应用中的潜力。
1. 引言随着无人翼飞机的广泛应用，目标识别和跟踪成为了一个亟需解决的问题。
传统的目标识别和跟踪方法受限于手工特征的提取和模式匹配的效率，而深度学习方法通过学习数据的表示和特征提取能够显著提升目标识别和跟踪的性能。
本文将探讨如何利用深度学习方法来解决无人翼飞机的目标识别和跟踪问题。
2. 深度学习在计算机视觉中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络结构来学习数据的表示和特征提取。
在计算机视觉领域，深度学习方法已经取得了很大的成功，包括目标检测、图像分类和图像生成等任务。
深度学习方法通过端到端的学习可以自动从大量的数据中学习到更好的特征表示，从而提高目标识别和跟踪的准确度和鲁棒性。
3. 无人翼飞机目标识别与跟踪的重要性和挑战无人翼飞机的目标识别与跟踪是无人翼飞机应用中的关键问题之一。
准确地识别和跟踪目标物体对于无人翼飞机的导航、监视和协同任务都具有重要意义。
然而，在实际应用中，无人翼飞机面临着光照变化、目标尺度变化、背景干扰等挑战，传统的方法往往效果不佳。
因此，研究如何应用深度学习方法来解决无人翼飞机目标识别与跟踪问题变得至关重要。
4. 基于深度学习的无人翼飞机目标识别与跟踪方法在本节中，我们将提出一种基于深度学习的无人翼飞机目标识别与跟踪方法。
该方法综合考虑了目标检测和跟踪的过程，通过学习数据的表示和特征提取来实现准确的目标识别和跟踪。
具体而言，我们将采用卷积神经网络（CNN）作为基础模型，通过在大量标注数据上进行训练来得到良好的目标识别能力。
基于深度学习的目标追踪与跟踪研究
基于深度学习的目标追踪与跟踪研究摘要：目标追踪与跟踪在计算机视觉领域中扮演着重要的角色。
随着深度学习的快速发展，基于深度学习的目标追踪与跟踪方法越来越受到关注。
本文将探讨基于深度学习的目标追踪与跟踪方法的发展和应用，分析其优势和挑战，并讨论未来的研究方向。
1. 引言目标追踪与跟踪是计算机视觉领域中的重要任务，广泛应用于视频监控、自动驾驶、机器人等领域。
传统的目标追踪与跟踪方法在处理复杂场景和长时间跟踪上存在一定的局限性。
随着深度学习的快速发展，基于深度学习的目标追踪与跟踪方法逐渐成为研究的热点。
2. 基于深度学习的目标追踪方法基于深度学习的目标追踪方法可以分为两大类：基于单帧图像的目标追踪和基于视频序列的目标跟踪。
2.1 基于单帧图像的目标追踪基于单帧图像的目标追踪方法利用深度学习模型从当前帧图像中提取目标的特征，然后与目标模型进行匹配，通过目标模板的更新和搜索来实现目标的追踪。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些方法能够在复杂场景下实现目标的准确追踪，但对于目标的快速运动和遮挡情况还存在一定的挑战。
2.2 基于视频序列的目标跟踪基于视频序列的目标跟踪方法通过学习目标在时间上的运动模式来实现目标的跟踪。
这类方法能够利用目标在相邻帧之间的相关性，更准确地预测目标的位置。
常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
基于视频序列的目标跟踪方法能够更好地应对目标的运动和遮挡情况，但对于目标的长时间跟踪还存在一定的挑战。
3. 基于深度学习的目标追踪与跟踪的优势和挑战基于深度学习的目标追踪与跟踪方法相比传统方法具有以下优势：首先，深度学习模型能够自动学习目标的特征表示，免去了手工特征设计的过程，大大提高了目标追踪和跟踪的准确性和鲁棒性。
其次，深度学习模型能够从大规模数据中进行训练，能够学习到更加丰富和泛化的特征表示，使得目标追踪和跟踪在复杂场景下更加稳定和可靠。
非线性局部Lyapunov指数方法在目标观测中的应用初探
非线性局部Lyapunov指数方法在目标观测中的应用初探刘德强;丁瑞强;李建平;冯杰【摘要】本文初步探讨了非线性局部Lyapunov指数方法(NLLE)在目标观测中的应用.首先,在NLLE理论基础上研究了非线性动力系统内局部平均误差相对增长(LAGRE)特征,证明了在误差发展进入随机状态前,LAGRE与初始误差大小无关而是与初始状态有关;在演化进入随机状态后,LAGRE的饱和值由初始误差大小决定这一特征.同时利用三个变量的常微分方程模型Lorenz63验证了这一结论.其次,从非线性局部误差增长理论出发,在局部动力演化相似方法(LDA)的基础上提出向前局部动力演化相似方法(FLDA)的概念,并通过两个混沌个例来说明LDA和FLDA方法能够有效的利用历史资料还原任意初始状态的LAGRE.这些方法的提出为NLLE理论应用于观测资料研究目标观测问题提供了依据.【期刊名称】《大气科学》【年(卷),期】2015(039)002【总页数】9页(P329-337)【关键词】非线性Lyapunov指数(NLLE);局部动力演化相似方法(LDA);向前局部动力演化相似方法(FLDA);目标观测【作者】刘德强;丁瑞强;李建平;冯杰【作者单位】中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029;中国科学院大学,北京100049;中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029;北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院,北京100875;中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029;中国科学院大学,北京100049【正文语种】中文【中图分类】P456自从上世纪1960年代，Thompson（1957）和Lorenz（1963a，1963b）等人最早提出了确定性系统存在可预报性的问题，人们围绕该问题展开了大量的研究，对混沌系统的可预报性理论的认识逐渐深入。
Lyapunov第二方法在非线性控制中的应用解析
Lyapunov第二方法在非线性控制中的应用解析作者：魏萍来源：《教育教学论坛》2017年第51期摘要：Lyapunov方法是进行系统稳定性分析和控制设计的重要工具。
关于稳定性分析方面的应用，在一般教材和参考资料中都进行了详细的介绍。
本文准备对Lyapunov第二方法，在非线性控制设计方面的应用进行解析说明。
本文首先介绍了Lyapunov第二方法的基本内容，并说明了如何结合LaSalle不变原理拓宽Lyapunov函数的选择范围。
然后针对两个具体例子，演示了应用Lyapunov第二方法，以及结合LaSalle不变原理，进行控制律设计的过程，并对设计的控制律进行了系统仿真验证。
关键词：Lyapunov第二方法；非线性系统；非线性控制；LaSalle不变原理中图分类号：G642.4 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）51-0171-03一、引言1892年俄国学者Lyapunov发表了论文《运动稳定性一般问题》，给出了分析常微分方程组稳定性的两个方法，分别称为Lyapunov第一方法和Lyapunov第二方法[1，2]。
其中Lyapunov第二方法通过选取一个正定的标量函数（代替之前分析系统稳定性的能量函数），进而研究标量函数沿着目标系统轨线随时间的变化情况，得出目标系统平衡点的稳定性结论。
这种可应用于线性和非线性、时变和时不变系统的稳定性分析手段，不需要求解微分方程，是稳定性理论的重要组成部分，同时也是控制分析和设计的重要工具。
关于Lyapunov第二方法的讲解，不仅出现在本科生的自动控制原理II或现代控制理论课堂中，也可能在研究生课程非线性系统或非线性控制课堂上作为重要内容[3，4]。
不过一般教材或研究资料中，只是介绍和示例相关定理，以及其在稳定性分析中的应用，很少介绍其在非线性系统控制中的应用[5-7]。
另外应用Lyapunov第二方法通常是首先选取一个正定的标量函数，然后要求这个标量函数关于系统的时间导数是负定的。
基于图像信息的空间非合作目标接近与跟踪控制
搭建实验环境，使用公开数据集进行实验验证 。
实验结果比较
将基于深度学习的目标识别与跟踪算法与传统 的算法进行比较，评估其性能。
结果分析
对实验结果进行分析，探讨深度学习在空间非合作目标识别与跟踪控制中的应 用前景。
05
系统实现与性能评估
Байду номын сангаас
系统架构设计与实现方法
系统架构
基于图像信息的空间非合作目标接近与跟踪控制系统主要包括图像采集、目标识别、接近控制和跟踪 控制四个部分。
基于计算机视觉和深度学习的目标跟踪和预测方法；
研究内容包括
考虑目标模型不确定性和外部干扰情况下的控制算法设 计； 针对不同空间非合作目标的实验验证和性能评估。
02
基于图像信息的空间非合作目 标接近技术
图像处理与识别技术
01
02
03
图像预处理
包括噪声去除、图像增强 、分割等步骤，以提高目 标图像的质量和可识别度 。
更复杂的应用场景需求。
强化实时性
在未来的研究中，将考虑如何 提高算法的实时性，以满足实 际应用中对快速响应的需求。
探索多目标跟踪
将研究如何实现对多个空间非 合作目标的接近与跟踪控制， 提高系统的多目标处理能力。
THANKS
谢谢您的观看
防碰撞检测与避障
在接近过程中，需要进行防碰撞检测，及时发现障碍物并采取避障 措施，确保接近过程的安全性。
实验验证与分析
实验场景设置
根据研究目标和实际应用 场景，设置合适的实验场 景，包括目标类型、场景 布局、障碍物等。
实验过程记录
记录实验过程中目标的运 动轨迹、接近过程的时间 、接近过程中的误差等。
VS
基于Lyapunov函数的不确定模糊控制系统设计
基于Lyapunov函数的不确定模糊控制系统设计
巩长忠;王灿
【期刊名称】《中国民航大学学报》
【年(卷),期】2011(029)001
【摘要】研究一类不确定T-S模糊系统的稳定性问题,考虑了平行与非平行分配补偿控制器的设计,并把线性矩阵不等式方法运用到了非平行分配补偿控制器中.基于Lyapunov函数把系统稳定的充分条件延伸到了不确定模糊控制系统.最后通过数值实例说明了本结论的有效性.
【总页数】5页(P55-58,61)
【作者】巩长忠;王灿
【作者单位】中国民航大学理学院,天津,300300;中国民航大学理学院,天
津,300300
【正文语种】中文
【中图分类】TP202
【相关文献】
1.基于分段可微Lyapunov函数方法的模糊控制系统稳定性分析 [J], 阎树田;王正;李春雷;马月鲤
2.基于向量Lyapunov函数方法的模糊控制系统稳定性分析和设计 [J], 孙衢;李人厚
3.基于Lyapunov函数的Mamdani模糊控制系统稳定性研究 [J], 刘春华;安佳奕
4.基于分段模糊Lyapunov方法的离散模糊控制系统设计 [J], 张松涛;任光
5.基于分段Lyapunov函数方法的柔性卫星姿态模糊控制 [J], 董朝阳;吴杰;陈宇;王青
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Lyapunov方法的双臂空间机器人避障碍分级非完整运动规划
基于Lyapunov方法的双臂空间机器人避障碍分级非完整运
动规划
郭益深;陈力
【期刊名称】《空间科学学报》
【年(卷),期】2006(026)001
【摘要】以Lyapunov方法为基础,讨论了载体姿态与位置均不受控制的双臂空间机器人系统的避障碍分级非完整运动规划问题.该方法充分利用系统的非完整动力学性质,以系统动量矩守恒关系及运动Jacobi关系为基础,建立控制设计所需的系统状态方程及控制输出方程;并在Lyapunov函数的选取上采用两级采取方式,即初级Lyapunov函数确保双臂空间机器人的两个末端抓手从初始位置运动到指定的终点位置,次级Lyapunov函数则确保两个末端抓手避开工作空间中的障碍区域;两级合成则使双臂空间机器人的两个末端抓手既实现了指定的位置移动又避开了障碍区域.系统数值仿真,证明了方法的有效性.
【总页数】6页(P75-80)
【作者】郭益深;陈力
【作者单位】福州大学机械工程学院,福州,350002;福州大学机械工程学院,福州,350002
【正文语种】中文
【中图分类】V42
【相关文献】
1.滑移铰空间机器人基于分级Lyapunov方法的避障碍非完整运动规划 [J], 郭益深;陈力
2.基于参数估计的自由飞行空间机器人双臂协调运动规划算法 [J], 何光彩;洪炳熔
3.自由漂浮双臂空间机器人基于遗传算法的最优运动规划 [J], 唐晓腾
4.漂浮基双臂空间机器人基于自适应遗传算法的最优非完整运动规划 [J], 唐晓腾;陈力
5.基于避障准则的双臂手移动机器人桁架内运动规划 [J], 吴伟国;吴鹏
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制
0 引言中，Lyapunov 稳定性理论就是设计自适应率的有效工具。
这种基于稳定性理论的设计保证了系统的稳定[3]，所以受到更广泛的应用。
自适应控制的定义到目前为止尚未统一，争议也比较多。
综合起来自 2 基于Lyapunov稳定性理论设计控制规律适应控制系统主要有三个特征[1]：1）在线进行系统结构和参数的辨识或系统性能指标的度量，以便得到系统当前状态的改变情况；2）按照一定Lyapunov 提出了运动稳定性的一般理论，即Lyapunov 第一法和的规律确定当前的控制策略；3）在线修改控制器的参数或可调系统的输Lyapunov 第二法。
前者通过求解系统微分方程，然后根据解的性质判断系入信号。
现在应用比较广泛的自适应控制系统主要有两类：模型参考自适统的稳定性；后者不需要求解系统方程，而是通过具有广义能量属性的应控制和自校正调节器控制。
本文围绕模型参考自适应控制进行研究，并Lyapunov 函数的标量函数直接判定系统的稳定性。
应用Lyapunov 稳定性理利用MATLAB 仿真分析其性能。
论设计的控制系统既能求出参数调节的自适应规律，又确保了系统的稳定1 模型参考自适应控制性[4]。
假设被控对象的状态变量可以直接得到。
控制对象的状态方程为模型参考自适应控制是一类重要的自适应控制，它的主要特点是实现容易，自适应速度快，并在航空、汽车、机器人、医疗器械等领域得到了广泛应用。
模型参考自适应控制通过迫使被控对象跟踪特性理想的参考模型，来获得要求的闭环系统性能。
模型参考自适应控制系统主要由4部分组成[2]，即参考模型、被控对象、自适应机构（调整控制器参数）和反馈控制器，如图1所示。
图1 模式参考自适应控制系统从图1可以看出，这类控制系统包含两个环路：内环和外环。
内环是由调节器、被控过程和反馈控制器组成的普通反馈回路，而外环包括参考模型和自适应机构等，控制器参数由自适应机构调整。
具体控制过程如下：1）参考输入r （t ）加到系统和参考模型的入口，分别经过内、外环通道得到输出y （t ）和ym （t ）。
基于Lyapunov直接法差动驱动机器人控制算法研究
基于Lyapunov直接法差动驱动机器人控制算法研究尚伟;程维明;付本刚【摘要】对步进电机差动驱动轮式机器人的控制算法进行了研究;通过建立轮式移动机器人的运动学模型,提出了基于Lyapunov直接法的控制算法,考虑到步进电机工作特性,建立轮式移动机器人的动力学模型,引入速度和加速度的限制策略对运动学模型控制算法输出的最大速度和最大加速度作必要的限制,最终生成速度与时间的变化关系能更好地满足实际工况;对所设计的控制算法进行仿真,仿真结果表明控制算法对轨迹误差调节快,在调节过程中不会发生速度突变,能稳定跟踪期望轨迹,在轨迹发生变化时能迅速做出反应;采用基于模型的程序设计方法,将控制算法生成的脉冲数据编译下载到STM32F407微控制器进行实验;控制算法收敛迅速,符合步进电机实际工作特性.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2018(026)004【总页数】5页(P78-81,100)【关键词】轮式机器人;运动学模型;动力学模型;Lyapunov直接法【作者】尚伟;程维明;付本刚【作者单位】上海工程技术大学机械工程学院,上海 201620;上海工程技术大学机械工程学院,上海 201620;上海工程技术大学机械工程学院,上海 201620【正文语种】中文【中图分类】TP2730 引言近年来，非完整移动机器人的运动控制技术已经成为机器人领域的研究热点，是实现轮式机器人智能化可靠行驶的重要保证，也是实现自主导航的前提和基础，具有广阔的应用前景和市场价值。
根据控制方法不同分为点镇定控制[1]和跟踪控制[2-3]，点镇定控制是为机器人系统设计控制律，使其能够到达运动平面上任意给定目标点，并且能够以预期的姿态稳定在该目标点；跟踪控制所设计的控制律可以使机器人能够到达并以一个给定的速度跟踪平面上某条轨迹。
镇定控制与跟踪控制原理不同，因此在实际应用中常根据不同的问题来设计不同的控制器。
以步进电机驱动的差动驱动轮式机器人为研究对象，首先建立运动学模型和动力学模型，设计了一种基于Lyapunov直接法的运动学轨迹跟踪控制器；然后根据动力学模型引入速度、加速度限制策略；仿真结果证明该控制器具有较快的收敛速度和较高的稳定性，在轨迹发生变化时也能迅速做出调整；最后将控制算法的脉冲参数编译下载到STM32F407进行实验，获得了较好的结果。
机器人视觉伺服的发展现状
机器人视觉伺服的发展现状发布时间：2021-09-11T08:24:33.453Z 来源：《基层建设》2021年第17期作者：刘贝贝[导读] 摘要：随着机器人技术的持续发展，机器人在众多领域发挥作用，为了探索变化的环境，确定自身定位、地图构建、独自搜索等任务，通常把传感器安装于机器人身上，以便快速获取外部信息。
河南埃尔森智能科技有限公司河南郑州 450000摘要：随着机器人技术的持续发展，机器人在众多领域发挥作用，为了探索变化的环境，确定自身定位、地图构建、独自搜索等任务，通常把传感器安装于机器人身上，以便快速获取外部信息。
机器人视觉伺服是用传感器来探测和感知机器人目前位置或其与目标物体之间的相对位置，对机器人实现精准控制或轨迹跟踪，这是一个集机器视觉、运动学、自动控制、实时系统分析于一体的新兴交叉学科。
视觉伺服系统由视觉系统、控制策略和机器人系统组成。
视觉系统经过图像采集和视觉处理得到视觉反馈信息，控制器便得到机器人的控制输入。
针对具体情况，根据实际需求设计了视觉伺服系统的实现策略。
关键词：机器人；视觉伺服；发展现状引言机器人抓取物体的不确定条件导致了其在非结构化环境中准确抓取物体的难度增加。
如何利用机器人抓取系统的视觉感知获取物体抓取信息，定位抓取对象并识别其形状信息成为精准抓取的关键。
1机器人视觉伺服系统相关概述上世纪七十年代末期诞生了机器人视觉伺服系统，这种伺服系统的诞生主要是为了可以改善机器人运动过程中，难以掌握的灵敏度以及控制环节的复杂性。
机器人视觉的伺服系统，其控制过程主要是通过相关的视觉传感装置，进而采集机器人希望获取的外部相关数据，在将数据及时有效的传递给机器人控制装置，实现让机器人依据所采集数据调整动作，以及定位追踪的目的。
2机器人视觉伺服的发展现状2.1深度信息缺失的问题当摄像机成像时，物体被映射到二维平面上，造成深度信息丢失的问题。
由于深度信息未知，导致视觉伺服控制器的设计非常困难。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｖｏ １ ． ３ １ Ｎｏ ． ４
基于 Ｌ ｙ ａ ｐ ｕ ｎ ｏ ｖ方 法 的 非 合 作 目标 接 近 与 视 线 跟 踪
高登 巍 ，罗建 军 ，马卫 华
（ 西北工业大学 航天学院 ，陕西 西安 ７ １ ０ ０ ７ ２ ）
摘
要： 研 究 了接近和跟 踪 同时存在 姿 态翻滚和 轨道机 动 的非合 作 目标轨 道姿 态 ６ － Ｄ Ｏ Ｆ联 合控 制 问
—
Ｊ ９ 口 口 ｃ 。 ｓ ｑ ＋ ｐ 口 ８ ｓ 证 了模 型和控 制方法 的有 效性。 关 键 词： 姿 轨联 合控 制 ， 计算机 仿 真 ， Ｌ ｙ ａ ｐ ｕ ｎ ｏ ｖ函数 ， 数 学模 型 ， 非 线性 动 力 学 系统 ， 目标 ， 六自
由度 ， 跟踪 （ 位置 ） ， 轨迹 ， 视 线 坐标 系， 非合作 ， 视 线 中 图分类 号 ： Ｖ ４ ４ ８ ． ２ 文献 标识 码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ０ ０ ０ — ２ ７ ５ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ － ０ ５ ７ ７ － ０ ７
较成 熟 的相 对运 动 描述 方 法 ， 但 是 针 对 非 合 作 目标 轨道 运 动参数 的不确定 性 ， 其适 用 范围有 限 ， 后 者不 能 描述 六 自由度 运动 。而 且 目前 的研 究 中主要 考虑
述模型进行控制。仿真结果表明这种方法针对非合 作 目标接近和随动跟踪的有效性。
姿态翻滚的非合作 目标 ， 如果非 合作 目标不仅 存 在姿 态 翻滚 ， 而且 同时存 在 轨道 机动 ， 就会 在非 线 性 的模 型 中造成 参 数 不确 定 性 ， 加 大 了建 模 和 控制 的难度 ， 影 响控 制 器 的鲁 棒 性 。针对 这 类 非 合 作 目
标， 在 以追踪 航 天器 质 心 为 坐标 系原 点 的视 线 坐标 系‘ 。 下建 立 ２个 航天 器 的相对 运动 模型 ， 其对 轨道 、
１ 动 力 学 模 型
１ ． １ 视 线坐标 系 视 线坐标 系 如 图 １所 示 。Ｏ ｉ Ｙ 和 ０ ｚ ｆ Ｙ ｌ 分别 为地 心惯 性 坐标 系 和 视线 坐 标 系 ， 视线 坐 标 系 下 的原 点 ０ 位 于追 踪航 天器质 心 ， 其 中 轴与视 线 重合 ， 由追踪航 天 器指 向 目标 航天 器 ， Ｙ 轴位 于包 含 轴 的纵 向平 面 内并 垂 直 于 轴 ， 轴 由右 手 定 则 确定 。 ｑ 为视线倾角 ， ％ 为视线偏角。
控制 等 。
本文 针对 接近 和跟 踪 同时存在 姿态 翻滚 和轨道 机动 的非合 作 目标 ， 采 用 视 线 坐标 系下 的相 对运 动 方程 和追踪 航 天器 的 姿 态运 动方 程 ， 建 立 姿 轨联 合
动力学模型 ， 并将其转化成便于控制器设计的形式。 在整个任务中， 要求追踪航天器的姿态实时沿着追
题 。综合视 线 坐标 系下相对运动动 力学模 型和 追踪航 天器姿 态动 力 学模 型 ， 建立姿 轨联 合动 力 学模
型。 由于 系统模 型存在很 强的非 线性 ， 所 以对 系统模 型先进行预 处理 ， 将 其转化 成利 于控制 器设计 的 形式 ， 采用 Ｌ ｙ ａ ｐ ｕ ｎ ｏ ｖ最小一 最大方法对 同时存在姿 态翻 滚和轨道机 动的非合作 目标设计 了 自主接 近 和
随着 空 间 目标 跟 踪 技 术 的不 断发 展 ， 对具 有 机 动能 力 的空 间非合 作 目标 的 自主跟踪 是实 现空 间操
成六 自由度联 合动 力 学 方 程 ， 便 于六 自由度 控 制器
设计。
作的保证 ， 并成为一类 日 渐增多的空间任务 。然而 ，
目标 的非 合作 特性 对获 取理 想 的跟踪性 能 提 出了更 高 的要求 ， 主要 表 现在跟 踪 的 自主性 和连续 性需 求 。 其 中涉 及 到 的关 键 技 术 包 括 特 殊 轨 迹 的 规 划 与 控 制、 姿态 精确 定 向和 同步控 制 、 位 置 与姿态 耦合 随动
踪航 天器 与 目标 的视 线 方 向对 目标 进 行 接 近 和跟 踪， 利用 Ｌ ｙ ａ ｐ ｕ ｎ ｏ ｖ最 小 一 最 大 方 法 设 计 控 制 器 对 上
非合作 目标视线跟踪任务的复杂性对动力学模 型 的建 立和控 制 器 的设 计 带 来 了巨 大挑 战 ， 国内外 许 多学 者在 此领 域展 开 了大量研 究 。动 力学模 型 多 采用 Ｔ ． Ｈ 方程 … 和轨 道根 数 等 进行 描 述 ， 前 者是
・
５ ７ ８・
西
北
工
业
大
学
学
报
第３ ｌ 卷
对（ ２ ） 式进行 化简 可得 的另一 表达式
： Ｘ ｒ ）＋△ ｇ＋ ． —Ｕ （ ５ ）
ｆ ＿ｐ ｑ ＋ ｐ ｑ ； Ｃ Ｏ ｓ ｇ ］
式 中 ， （ ｘ ， ） ＝ ｝ ｌ 一 Ｐ ｑ 一 ｐ ｑ 口 ｃ ｏ ｓ ｑ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ 。
２ ０ １ ３年 ８月
西 北 工 业 大 学 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｎ ｏ ｒ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
Ａｕｇ ． ２ ０１ ３
第３ １ 卷第 ４期
偏心率及 目标参数没有要求 ， 能用于任意初始位置 的接近 ， 并且通过结合追踪航天器 的姿态运动可构
收稿 日期 ： ２ ０ １ ２ — １ １ － ０ ６ ．
基金项 目： 国家 自然科学基金 （ １ １ ０ ７ ２ １ ９ ４、 ６ １ ０ ０ ４ １ ２ ４ ） 资助
作者简介 ： 高登巍 （ １ ９ ８ ９ 一） ， 西北 工业 大学硕士研究生 ， 主要从 事航 天飞行动力学与控制研究。